在当前节点（2022年），大家更加关注多兴趣、多反馈、多场景的CTR建模。信用中国网上有害信息举报专区消费者权益保护联络点网上购物大家对老龄化和无障碍标志的评论跳至内容。添加了改进的GRU 层AUGRU 以捕获时间序列的动态变化。核心思想是利用注意力分数来更新GRU模型。

核心思想是通过Attention机制聚合用户序列，利用Attention机制捕获目标item的相对兴趣。关键是用被点击的item（点击的产品）和用户行为序列中的每一个item的embedding的内积作为权重，用这个权重来代替求和池来聚合用户序列。因此，提出使用Attention从用户点击序列中提取用户兴趣，例如DIN和DIEN。

1、ctrp12

具体实现采用附加网络对场景特征进行编码，并将附加网络的输出添加到主干网络部分，得到最终的pctr。以与word2vec 类似的方式构造负样本进行训练，并使用硬注意力机制从候选嵌入中选择一个进行训练。

2、ctr跑车

通用搜索单元：通过对每个长序列元素进行评分，从长序列中查找短子序列。分为硬法和软法两种。硬搜索方法直接选择与目标产品属于同一类别的过去序列产品。将多头注意力的每个头的兴趣与目标点击项进行拼接，然后进行注意力聚合。

SIM的核心思想是用两阶段的方法从长序列（10000级）中选择一个短子序列（a Sub user Behaviour Sequence，SBS），然后将SBS通过DIN、DIEN级别。该模型已编码。其动机是每个场景中的数据都是独立同分布的，不同场景之间的分布是不同的，所以普通的batchnorm是不适合的。

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