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雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：相比于Facebook和谷歌時不時發(fā)出機器學(xué)習(xí)方面的論文，國內(nèi)BAT要顯得沉默一點，拿出的非常前沿的成果也不那么多。但這可絲毫不能抹殺他們以實際應(yīng)用問題為導(dǎo)向做出的努力。雷鋒網(wǎng)了解到，阿里的技術(shù)團隊就剛剛在arXiv上公開了一篇論文，用他們設(shè)計的深度興趣網(wǎng)絡(luò)（Deep Interest Network，DIN）解決準確預(yù)測點擊量的問題。
這篇論文來自阿里媽媽（阿里巴巴集團的大數(shù)據(jù)營銷推廣平臺）的精準定向檢索及基礎(chǔ)算法團隊，團隊負責(zé)人是清華博士蓋坤。他們團隊的目的是幫商家更準確地預(yù)測用戶的行為，投放更精準的廣告——也就讓用戶更容易踏上剁手的不歸路，說起來真是讓人糾結(jié)。
據(jù)雷鋒網(wǎng) AI 科技評論了解，蓋坤本科畢業(yè)于清華大學(xué)自動化專業(yè)，然后直博模式識別與智能系統(tǒng)方向，畢業(yè)后就加入了阿里巴巴任技術(shù)專家，花名靖世，現(xiàn)在已經(jīng)是阿里媽媽事業(yè)部精準展示廣告技術(shù)部P10級別的技術(shù)總監(jiān)。
蓋坤在頂級期刊和會議（NIPS／CVPR／AAAI / TPAMI等）上發(fā)表過多篇論文，前幾年就提出過MLR（Mixture of Logistic Regression，分片線性學(xué)習(xí)）算法用來提高阿里巴巴對廣告點擊率預(yù)測的準確度。相比傳統(tǒng)線性模型，MLR可以自動挖掘數(shù)據(jù)中的非線性模式，避免了大量人工特征設(shè)計；同時MLR引入的范數(shù)正則可以使最終訓(xùn)練出的模型有較高的稀疏度，模型的學(xué)習(xí)能力和在線預(yù)測能力顯著高于傳統(tǒng)線性模型。蓋坤本人也對MLR做過一份PPT介紹，可以看這里 海量數(shù)據(jù)下的非線性模型探索 - 蓋坤。
這篇名為「Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction」的新論文展示了蓋坤團隊在廣告點擊率預(yù)測方面利用深度學(xué)習(xí)達到的最新進展。
深度學(xué)習(xí)在模式識別、非線性關(guān)聯(lián)方面的優(yōu)勢吸引到了蓋坤團隊的注意，但是他們發(fā)現(xiàn)直接把基本的多層全連接神經(jīng)元用來做訓(xùn)練和預(yù)測的時候會出現(xiàn)對用戶歷史行為數(shù)據(jù)利用不夠好的問題，他們認為準確率還有進一步提升的空間。
通過觀察阿里巴巴采集的用戶歷史行為數(shù)據(jù)，蓋坤團隊發(fā)現(xiàn)有兩個指標對廣告點擊率預(yù)測準確率有重大影響，一個是“多樣性（Diversity）”，一個用戶可以對很多不同品類的東西感興趣；另一個指標是“部分對應(yīng)（Local activation）”，只有一部分的數(shù)據(jù)可以用來預(yù)測用戶的點擊偏好，比如系統(tǒng)自動向用戶推薦的太陽鏡會跟用戶買的泳衣產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，但是跟用戶買的書就沒什么關(guān)系了。
基于這兩個指標，蓋坤團隊受到用于機器翻譯的注意力模型啟發(fā)，對基本的多層全連接神經(jīng)元架構(gòu)（左圖）進行了修改，從而提出了深度興趣網(wǎng)絡(luò)（Deep Interest Network，DIN，右圖）的新結(jié)構(gòu)。
DIN把用戶的興趣看作一個分布，然后借助類似注意力模型的新增網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對用戶的歷史數(shù)據(jù)和待估算的廣告之間部分匹配、計算權(quán)重，再輸出給累加器和池化層，這樣一來，匹配度越高的歷史數(shù)據(jù)就對結(jié)果的影響越大。據(jù)論文介紹，這樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以對多樣性和部分對應(yīng)兩種指標都形成有效利用，而以往的網(wǎng)絡(luò)模型是很難利用到部分對應(yīng)這一指標的。
阿里巴巴在生產(chǎn)環(huán)境中測試了DIN模型，用20天的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，用第21天的數(shù)據(jù)進行測試，使用的指標是論文中提出的泛化AUC（基于用戶的分組加權(quán)平均AUC）。與基礎(chǔ)模型對比，DIN的準確性有可見提升，達到1.08%。
除了新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)本身，蓋坤團隊還在論文中介紹了一些為了順利把模型用于生產(chǎn)所用到的方法。
把稀疏特征嵌入向量
特征空間中的商品向量
如圖，論文中隨機選取了9個類別、各100種商品，每類商品用同樣形狀的點表示。展現(xiàn)在特征空間中的向量很好地展現(xiàn)出了DIN網(wǎng)絡(luò)的聚類屬性。另外，圖中點的顏色代表了網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的用戶購買的可能性，紅色最高，藍色最低。
處理過擬合
基礎(chǔ)模型和DIN模型都遇到了大量參數(shù)、稀疏輸入時過擬合的問題。所以蓋坤團隊設(shè)計了一個自適應(yīng)性的正則化方法，它可以對出現(xiàn)頻率不同的項目給予不同的懲罰，犧牲了一點訓(xùn)練速度避免了過擬合的出現(xiàn)。論文中對比了多種不同的正則化方法，這個自適應(yīng)方法的表現(xiàn)還不錯。
基于XDL平臺構(gòu)建分布式系統(tǒng)
為了實現(xiàn)工業(yè)級的大規(guī)模稀疏輸入、百億級參數(shù)訓(xùn)練，蓋坤團隊基于XDL平臺構(gòu)建了多GPU的并行模型、并行數(shù)據(jù)平臺。
由于XDL平臺高性能、高靈活性的特點，蓋坤團隊借助分布式嵌入層（Distributed Embedding Layer）、本地后端（Local Backend）、溝通組件（Communication Component）幾個模塊構(gòu)建出的系統(tǒng)訓(xùn)練速度提升了10倍，調(diào)節(jié)參數(shù)的效率也提升了不少。
論文就介紹到這里，原文地址 https://arxiv.org/abs/1706.06978 。巧的是，蓋坤博士也會親臨今年雷鋒網(wǎng)與香港中文大學(xué)（深圳）承辦的 CCF-GAIR2017大會現(xiàn)場，并發(fā)表主題演講。想了解蓋坤博士最新研究動態(tài)的讀者們，距離大會開幕只剩兩周啦，抓緊購票，不要錯過現(xiàn)場感受蓋坤博士在內(nèi)的大牛們學(xué)術(shù)風(fēng)采的機會。
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