京东DMT模型：多目标排序的深度多模态Transformer应用于大规模电商推荐系统

本文档标题为《深度多面Transformer（DMT）：大规模电商推荐系统中的多目标排序》(Deep Multifaceted Transformers for Multi-objective Ranking in Large-Scale E-commerce Recommender Systems)，发表于2020年10月的会议论文中，其研究领域主要集中在深度学习和推荐系统技术上。该论文针对大规模电商平台的推荐场景，提出了一种新型的深度模型——深度多面Transformer (DMT)，旨在优化多目标排序问题，提升个性化推荐的准确性和效率。 在电商推荐系统中，用户通常会面临众多商品的选择，而每个用户的兴趣和需求可能涉及多个维度，如价格、品牌、评价、流行度等。传统的推荐方法往往难以同时满足这些复杂的多目标，而DMT模型通过结合Transformer架构的优势，能够处理这种多模态和多层次的信息。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络，特别适合处理序列数据，它通过自注意力机制来捕捉长期依赖性，从而在推荐场景中更好地理解用户的行为和偏好。 论文的主要贡献包括： 1. **多面Transformer设计**：DMT模型将多模态特征（如文本、图片和用户历史行为）整合到一个统一的Transformer架构中，每个特征都被视为一个多面，允许模型在不同的侧面捕获不同类型的用户信息。 2. **多目标优化**：DMT不仅考虑单个推荐指标（如点击率或转化率），而是同时优化多个目标，以实现更全面和均衡的推荐结果。 3. **大规模应用**：该模型适用于大规模的电商推荐场景，通过并行计算和有效的内存管理，能够在处理海量数据时保持高效的性能。 4. **作者团队背景**：论文的作者来自京东、百度和清华大学，他们在推荐系统领域有丰富的经验和深厚的学术背景，这表明了研究成果的实用性和创新性。 值得注意的是，该论文已经获得了934次阅读，说明它在学术界和工业界都受到了关注。作者们还在相关的项目，如MineSocMedView中继续他们的工作，这表明他们对深入探索和改进推荐算法有着持续的兴趣和动力。 这篇论文是电商推荐系统中的一项重要成果，展示了如何利用深度多面Transformer来解决多目标排序问题，这对于提高电商平台的用户体验和业务效能具有重要意义。