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本文来介绍一下阿里巴巴数据技术团队与北京大学共同提出的 ATRank ，ATRank是基于注意力机制的用户异构行为建模框架，可应用于推荐系统中，一起来了解一下吧。

论文名称《ATRank: An Attention-Based User Behavior Modeling Framework for Recommendation》

论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.06632

示例代码地址：https://github.com/jinze1994/ATRank/tree/master/atrank

1、背景

正如一个单词可以通过其上下文来表示，那么一个用户也可以通过其过往的行为序列来表示。但随着技术的发展，越来越多样化的用户行为可以被捕捉并保存在数据库中，使得用户行为表现出异构性，高度多样性。以电商领域的推荐为例、一个用户可能浏览、购买、收藏商品，领取、使用优惠券、点击广告、搜索关键词、写评论或者观看商家提供的商品介绍视频等等。这些不同的行为为我们更全面的理解一个用户提供了不同的视角。

面对用户如此多样化的行为，要想做到更精确的推荐，很大的挑战来自于能否对用户的异构行为数据进行更精细的处理。在这样的背景下，本文提出一个通用的用户行为序列建模框架，试图融合不同类型的用户行为，并以此框架进行推荐任务。

2、模型框架

我们先来看一下本文提出的用户行为建模框架的整体架构：

该框架分为以下几个模块：原始特征空间(raw feature spaces)、行为嵌入空间(behavior embedding spaces)、隐语义空间(atent semantic spaces)、行为交互层(behavior interaction layers)、下游网络层(downstream application network)。

接下来，我们首先定义一下用户行为序列表示，随后对上面几个模块进行依次介绍。

2.1 用户行为序列定义

用户行为序列被定义为U={(a_j,o_j,t_j)|j=1,2,...,m}。其中，每一个行为被表示称三元组(a,o,t)。a代表用户的行为种类，o代表该行为发生时的一些特征表示，不同的行为种类的话，这里的特征可能是不同的。举个简单的例子，如果一个用户行为是购买行为，那么特征更多的是有关这个购买的物品的，如果一个用户行为是搜索关键词，那么特征更多是关于这个关键词的。t代表用户行为发生时的时间戳。

2.2 Raw Feature Spaces

在这一层中呢，会对用户行为进行进行分组，主要是按照不同的行为目标实体，而非不同的用户行为。还是举例说明一下。如浏览、购买、收藏商品，这些都是商品相关行为、领取、使用优惠券时优惠券相关的行为等等。那么这里划分不是按照浏览、购买、收藏商品去进行划分，而是根据商品行为、优惠券行为去进行划分。

划分后的结果表示为G={bg₁,bg₂,...,bg_n}。这样，在每一个组bg_i里，特征o都是相同的。

2.3 Behavior Embedding Spaces

在这一层，要将用户的行为转换为嵌入向量。对于用户在bg_i这一组中的某一个行为(a_j,o_j,t_j)，我们会将a_j、o_j、t_j分别转换为嵌入向量。

这里按照不同的组bg_i进行划分的主要原因是针对不同的组，特征o是不同的。

下面主要来讲一下对时间t的编码方式，t是行为发生时的时间戳，首先会计算与当前时间的一个时间间隔，但此时仍然是一个连续变量，不好将其转换为embedding表示。这里文中提到了一种离散化的表示方法，将时间间隔按照如下的区间进行离散化：

在得到每个行为的embedding表示后，可以根据组别，得到每个组的embedding表示：

其中：

值得注意的是，每组得到的embedding可能是不同长度的，一是由于用户行为在每组下面的序列长度是不同的，二是由于不同的行为所包含的信息量也是差别很大的，如用户的一次购买行为，所能体现出的偏好信息是比一次关键词搜索是更多的，因而往往需要更长的embedding。

此外，这里的u_bg1,u_bg2,...,u_bgn并非是一个向量，而是一组向量，即仍然是每一个行为对应一个向量，示意如下：

在不同组中，有些特征的embedding可能是共享的，如店铺ID、品类ID等等，但需要注意的是，对于时间的embedding在不同组是不共享的。

2.4 Latent Semantic Spaces

由于每组中行为的最终embedding长度不一，同时所处的向量空间也不同。这里其实就是通过线性变换来将其统一到同一个语义空间。

具体来说：

然后，在得到S之后，再通过多个投影矩阵，将S映射到多个不同的语义空间。

同样，这里的过程表示如下：

2.5 Self-Attention Layer

接下来，对每一个语义空间中的向量，经过一层self-attention layer，Self-Attention Layer想必大家都很熟悉了，在前面的文章中，咱们用excel将整个过程详细地捋了一遍，感兴趣的话可以查看原来的论文：

https://www.jianshu.com/p/2b0a5541a17c

在self-attention中，要分别输入queries和keys，queries用来计算Q、keys用来计算K和V。这里的的queries是S_k，而keys是S，过程表示如下：

写到这里，用户行为建模的过程就结束了，来回顾一下上面的整个流程(下图中每一个单元格代表的是一个向量)：

这里还是想说，上面的过程仅仅是我的个人理解，网上的参考资料或者给出的示例代码中，均无法提供很好的参考依据。所以如果大家有不同的见解，欢迎与我一起讨论。

2.6 Downstream Application Network

在对用户行为进行建模之后，接下来我们就可以做许多下游任务了。文中是以推荐任务为例。这里仍然使用类似于self-attention的过程：

数学公式是不是看着头大？还是用excel来表示一下吧，假设下游任务是一个物品相关的行为：

好了，本文的介绍就到这里了，本文的重点是对用户行为序列建模的方法的介绍，对用户行为序列进行建模后，可以用于多种不同的下游任务，相比于DIN、DIEN和DSIN，它考虑了用户更多样的用户行为，但由于本文的时间比较早，所以也没有和DIN等模型进行对比，实践中感觉是可以尝试一下的。