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精通推荐算法32：行为序列建模总结

news 来源：原创 2024/9/28 23:17:12

1 行为序列建模总体架构

2 行为序列整体总结

用户行为序列建模是推荐算法中至关重要的一环，也是目前较为核心和前沿的研究方向。其主要分为短序列建模和长序列建模两大方向。短序列建模又主要分为池化和序列化两种方式，其中池化包括Sum-Pooling、Average-Pooling、Max-Pooling等非特征交叉型，和以DIN为代表的Attention-Pooling。序列化则包括以DIEN为代表的RNN型，和以BST、DSIN等为代表的Transformer型。目前基于Transformer强大的特征抽取和并行计算能力，Transformer型已经成为了短序列建模的主流。

长序列建模则更进一步，考虑如何挖掘用户长期兴趣。其主要分为离线法和在线法两大类。离线法以MIMN为代表。它通过独特的工程设计，将长周期行为序列先离线建模好，在线请求时直接调用，大大减少了模型耗时，从而满足上线需求。在线法以SIM和ETA为代表，它们基于两阶段范式，先搜索出长序列中与当前候选物品相关的行为，得到一个短序列，再基于Transformer等短序列建模方法，得到最终的序列表征。

用户行为序列建模是推荐系统中的重点和难点，目前越来越多的公司在这个方向投入重兵，并取得了非常不错的业务效果。同时，其与NLP中的文本序列建模一脉相承，有不少共同点，很多思想和方法可以相互借鉴。

3 参考文献

这是精通推荐算法23 ~ 精通推荐算法31，总共9篇文章的参考文献。这也是行为序列建模领域比较核心的paper，建议读者一定要详细阅读。

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