当多层级遇到多兴趣：快手联合武汉大学提出用于序列推荐的多尺度神经模型

图变换和碱基粉末状网络平台。Gmail感受上图变换模组将原始碱基转换为Gmail感受的调谐上图，通过督导上图变换以增量地原理计算出有来出有零售商说明，用于捕获Gmail相同级别偏爱。碱基粉末状网络平台模组将小时碱基数据引入传统粉末状网络平台来分离出来多浓厚兴趣的碱基化方基本型在。通过多层次和多浓厚兴趣的结合，需要格外加确切的三维Gmail的多量最大值浓厚兴趣。MGNM 网络平台的架构如上图 3 标明。

上图 3 MGNM 的网络平台架构

A. Gmail感受上图变换

为了从Gmail发展史碱基之前分离出来精细和举例来说的Gmail浓厚兴趣，该比对能用上图在结构上来调谐的三维相同发展史零售商两者之间的关联性相距。个数Gmail的发展史道德上碱基，首先将零售商碱基转换为一个全都直达零售商上图如上图 4(1)，而相同零售商两者之间的相距根据Gmail内嵌以及两个零售商的内嵌联合计算获取。Gmail内嵌被用来充分利用Gmail感受的上图充分利用。也就是说，相同的两个零售商对对于相同的Gmail可能具有相同的关联性最大值。通过这种调谐的上图直达原理，在受训全都过程之前梯度通过格外新零售商和Gmail的内嵌，进而调整上图的直达原理。同时为了使得浓厚兴趣上图具有足够的辨别力，比对人员在邻接矩阵上添加 L1 仍要则化来逼近一定的稀少度。最终能用调谐的Gmail发展史浓厚兴趣上图，通过Gmail感受的上图变换获取 L 层的变换反向见上图 4(2)。每一层反向的零售商举例来说代表相同层次的零售商数据，相关联着后续分离出来相同层次的Gmail浓厚兴趣，变换的层有数越多说明Gmail的浓厚兴趣越举例来说越精细。

B. 碱基粉末状网络平台

在分离出来多级零售商举例来说后，三维能用粉末状网络平台对Gmail每个层次的发展史零售商碱基分别分离出来出有 K 个浓厚兴趣线性。但是标准的一个系统TCP机制缺少有序数据，这样就不会导致粉末状网络平台无法捕猎Gmail浓厚兴趣的变化，而现有比对已经显然有序外观上对于碱基举荐之前的浓厚兴趣三维具有非常大的影响。因此，在一个系统TCP的第一次增量全都过程之前，写作者引入 BiLSTM 对碱基进行时有序字符如上图 5 标明。在第一次增量全都过程之后，三维能用十分相似小时外观上的反向对一个系统TCP的权重通过残差在结构上进行时格外新。其之前 BiLSTM 用于向粉末状网络平台之前增加小时三维能力，弥补了标准粉末状网络平台在碱基三维情况下的毛病。最终，每个层次的碱基零售商举例来说都经过碱基粉末状网络平台获取相关联Gmail的 K 个浓厚兴趣线性。

上图5 有序粉末状网络平台对道德上三维

C. 预测

为了对个数候选零售商 / 预告片进行时权重预测，对于举例来说层次的 K 个浓厚兴趣线性，三维引入基于注意力机制的原理进行时交联，L 个层次的 K 个浓厚兴趣线性分别交联获取 L 个层次浓厚兴趣线性。考虑到相同Gmail的交互习惯相同，即也许被举例来说或者低阶的浓厚兴趣影响，三维能用极少次于池化层（max-pooling）从 L 个层次浓厚兴趣线性之前考虑权重评分极少次于的层次，其投篮作为最终预测权重，如上图 3 C 标明。

上图6 用 Maxpooling 考虑权重极少次于的层次

测试结果

为了显然设想的 MGNM 三维的有效性，比对者在粗预告片场面和电商场面的三个有数据资料集上进行时了测试，有数据资料集的统计结果如括号 1 标明。与现有最佳的小时延迟三维进行时对比，该比对设想的三维在 AUC、NDCG、MRR 和 HIT 等举荐测试原理上取得了显著增强，测试结果如括号 2 标明。

表 1. 三个有数据资料集的统计结果

从表 2 可以看出有，该比对设想的 MGNM 三维在 Micro-video 和 Toys and Games 有数据资料集上所有测试原理原则上为一个系统。而在 Music Instruments 有数据资料集上，GAUC 和 NDCG 的观感分别低于 TGSRec 和 SLi_rec，比对者强调这是由于这两个原理是基于碱基小时捏外观上的小时延迟，所以和其它原理相对它们多了一维精有系统的小时捏字符外观上（其它基于碱基三维的原理极少能用了小时先后左至右），不过即使如此 MGNM 仍然在 HIT 和 MRR 两个测试原理上达到一个系统。

表 2. 在三个有数据资料集上相同原理的稳定性比较

为了显然三维各应用程序和比对创新点的有效性，本了详细的复元比对。表 3 的测试结果显然了Gmail感受上图变换 (UGCN)、邻接矩阵 A 上的 L1 仍要则化 (L1Norm)、左至右字符层的左至右粉末状网络平台 (BiLSTM) 和基于极少次于池的预测 (MaxPool)等关键创新应用程序的关键作用。此外，写作者还比对了若干左至右粉末状网络平台的变体（BiLSTM，SumPool，SelfAtt，Transformer），显然了在粉末状网络平台之前引入碱基方基本型在的前提，以及引入像 BiLSTM 这样的轻量级碱基三维足以达到很好的效果。

表 3. 在 Toys and Games 有数据资料集上的复元测试。

由于设想三维旨在同时捕猎Gmail多层次下的多浓厚兴趣，比对者对三维之前依靠浓厚兴趣层次的上图变换层有数 L 和依靠浓厚兴趣有数目的粉末状网络平台有数 K 进行时了超参测试。一之外，较大的 L 最大值（L ≤ 3）可以交联遥远的举例来说邻居来计算出有来出有Gmail的高层次偏爱，但是过大的设置 L 最大值（L> 3）也不会带给一些嘈杂的数据并造成了紧迫影响。另一之外，单个浓厚兴趣说明（即 K = 1）在四个测试原理之前的观感糟糕。当 K 在 [3, 5] 范围内时，MGNM 充分利用了相对格外稳定的稳定性，显然了多浓厚兴趣三维的关键性。此外，Toys and Games 和 Micro-video 有数据资料集的最佳 K 最大值分别为 2 和 4，这与粗预告片有数据资料集的语义空间比电商有数据资料集要广泛得多的直觉一致。

上图 4：相同 L 最大值在 Toys and Games 和 Micro-video 有数据资料集上的观感。

上图 5：相同 K 最大值在 Toys and Games 和 Micro-video 有数据资料集上的观感。

为了进一步显然多层次浓厚兴趣三维的作用，该比对分别在 Micro-video 和 Toys and Games 两个有数据资料集上对相同Gmail的浓厚兴趣量最大值产自做了抽样数据分析。通过基于极少次于池化（max-pooling）偏置计算Gmail对仍要样本零售商 / 预告片的偏爱级别，上图 6 和上图 7 分别绘制了两个有数据资料集上每个Gmail对其交互零售商 / 预告片下激活级别的产自，颜色越深代表该层次下的预期最大值越高。

上图 6. Micro-video 场面下 multi-level Gmail浓厚兴趣产自数据分析

上图 7. Toys and Games 场面下 multi-level Gmail浓厚兴趣产自数据分析

可以观察到，为相同Gmail举荐相同零售商 / 预告片时所需的偏爱级别是完全都相同的。上图 7 表明，MGNM 的前两层（即 L

此外，在推理阶段，比对者将极少次于池化（max-pooling）替换为求和池化（sum-pooling）并测试了三定性，上图 8 之前的结果进一步定量了三维之前多层次浓厚兴趣分离出来在结构上的影响。

上图 8. 推理阶段 MGNM 的极少次于池化与倍数池化

总结

本比对主要能用上图三维三维Gmail多层次（multi-level）发展史道德上举例来说、能用有序强化的粉末状网络平台分离出来Gmail多浓厚兴趣（multi-interest）浓厚兴趣线性。设想的 MGNM 细量最大值骨骼肌碱基举荐三维，在三个相符举荐场面有数据资料集之前原则上有比较突出有的观感。同时大量测试和数据分析比对显然了 multi-level 和 multi-interest 三维思想对举荐观感增强的关键影响。

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