阿里Transformer革新电商推荐：融合序列信号提升点击预测精度

在当前的电商领域，推荐系统（RSs）扮演着至关重要的角色，已经发展了十多年，特别是在深度学习技术的推动下。阿里巴巴作为全球领先的电商平台，其推荐系统的应用尤为显著。过去五年，深度学习方法在RSs中占据主导地位，比如Google的wide&deep模型和Airbnb的实时个性化搜索排名技术。 在阿里巴巴的推荐体系中，RSs主要分为匹配（match）和排名（rank）两个阶段。在匹配阶段，系统首先通过用户和商品的交互数据，利用相似度计算选出一系列候选商品，然后训练一个经过微调的预测模型，预测用户对这些商品的点击概率。传统的方法通常采用嵌入和多层感知机（MLP）进行特征表示，像Google的WDL和阿里巴巴的DIN都是这方面的代表作。 然而，WDL和DIN虽然在一定程度上取得了成功，但它们在处理用户行为序列这一关键信息时存在局限。用户在浏览和购买过程中的行为顺序往往能揭示用户的潜在需求和偏好，比如用户在购买iPhone后可能会关注配件，或者在购买衣物后寻找搭配。这些序列信息在传统的推荐模型中被忽略了，只关注单一的特征连接，而未能捕捉到用户行为的时序关联。 为了克服这一不足，阿里首次尝试将Transformer模型引入到淘宝的电商推荐系统中。Transformer最初在自然语言处理中的机器翻译任务中表现出色，其自注意力机制能够有效处理序列数据中的依赖关系。在推荐系统中，通过考虑用户行为序列的顺序信息，Transformer能够为每个商品学习一个更精细的表示，更好地反映其在用户序列中的位置和关联性。 具体实施时，Transformer模型会先对用户的行为序列进行编码，捕捉到商品间的上下文关系，然后将这些编码后的表示输入到MLP中，进行最终的点击概率预测。这种方法有望提高推荐的精准度，增强用户体验，从而进一步提升阿里巴巴电商平台的GMV和收入。 总结来说，阿里巴巴通过将Transformer应用于淘宝电商推荐系统，旨在改进传统推荐模型的不足，充分利用用户行为的序列信息，提升推荐效果，这对于电商行业的个性化推荐和服务优化具有重要意义。随着深度学习和自然语言处理技术的融合，未来的推荐系统将更加智能化，更好地满足用户需求。