雨宝_f737
雨宝_f737

DIN

用户的兴趣是很多样的，基于候选商品只与用户的一部分兴趣有关，使用attention机制，对用户的不同行为的注意力是不一样的。

数据集问题：

review包含reviewerId(评论人的id),asin(商品ID),unixReviewTime(评论时间)

meta包含asin(商品ID)，categories(类别，只包含最后一个类目)

meta_df中是按照asin排序，review_df是按照reviewid，unixreviewtime进行排序，cate_list是所有商品的categories构成的列表

Build_dataset:

每个正样例产生相同个数的负样例；

训练集为前i个item产生下一个item，添加一个正例添加一个负例

最后一个Item是目标

test_set中存储的是（reviewerId, history, (pos, neg)）

train_set中存储的是（reviewerId, history, pos）

model:

先使用用户访问过的所有的item的embedding加和组合成用户的embedding表示

损失函数时sigmoid_cross_entropy_with_logits

需要训练的参数包含

 

,

  #将用户访问过的item的embedding压缩到一起

 

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