深度兴趣演化网络：新一代电商广告点击率预测模型

深度兴趣演化网络（DeepInterestEvolutionNetwork，简称DIEN）是一种先进的点击率预估模型，专为电商场景下的定向广告设计，旨在解决传统广告预测方法的局限性。在新一代的广告投放策略中，DIEN凭借其深度学习架构和新颖的模型设计，能够更准确地理解和捕捉用户的兴趣变化以及行为模式。 背景部分阐述了当前电商广告面临的挑战，如个性化需求高、用户行为复杂，非线性关系明显，传统的线性模型（如逻辑回归LR和多层线性回归MLR）在处理这些特性时显得力不从心。随着计算能力的提升和大数据的积累，深度学习（DNN）逐渐成为主流，允许构建更复杂的模型来捕获深层次的用户特征关联。 DIEN模型的介绍详细介绍了其结构，包括使用PReLU作为激活函数，Softmax用于输出层，以及对用户行为、候选广告和商品信息的处理方式。模型采用Embedding&MLP范式，融合人工特征设计和二阶特征组合，以增强模型的拟合能力和表达力。尤其是DIN（Deep Interest Network）的引入，引入了反向激活机制，通过关注与目标广告相关联的兴趣点，解决了多样性问题，避免了用单一固定向量难以全面反映用户多样化的兴趣特征。 在模型迭代中，DIEN针对用户兴趣的动态演化性进行了优化，认识到用户兴趣随着时间推移会发生变化，因此模型能够捕捉到这种动态性，提高广告的精准度。它区分了浏览历史中的局部相关性和反向激活机制，后者使得模型仅关注与广告目标相关的关键兴趣，从而提高了广告点击率的预测精度。 总结来说，深度兴趣演化网络（DIEN）作为一种创新的点击率预估主模型，通过深度学习、反向激活机制和对用户行为的细致分析，有效地应对了电商广告中的个性化和动态性需求，显著提升了广告投放的效果和用户体验。这一模型的广泛应用证明了其在实际业务中的价值和影响力。