CIKM2022｜FwSeqBlock: 一种在序列建模中增强行为表征的方法

题目： FwSeqBlock: 一种在序列建模中增强行为表征的方法会议： CIKM 2022论文解读者：钱浩1 背景在推荐系统中，对用户兴趣表征的建模已经成为极为关键的环节。在当前的主流工作中，用户兴趣表征(user interest representation)的获取主要是通过对用户历史行为表征(user behavior representation)聚合(aggregation)而得到的[DIN, DIEN, CAN, Bert4Rec, CSAN]。相较于聚合方法这一类的研究，本文重点研究了如何获得高质量用户历史行为表征，从而更好地增益后续的聚合过程产出准确地用户兴趣表征。在本文中，我们提出了用户行为表征的计算模块FwSeqBlock，该模块利用field memory unit设计引入了用户历史行为表征与待推荐目标item表征间的乘法运算。根据待推荐item表征的不同，这样的设计能够动态地从用户历史行为序列中识别关键特征并且滤除不相关的噪声特征。实验表明，FwSeqBlock ………………………………