Multi-interest network with dynamic routing for recommendation at Tmall
Citation: 52 (2021-09-03)
1. Motivation
推荐系统中，往往user只有一个向量表示，作者认为这可能是不够的。
作者希望可以用多个向量来表示用户的多个兴趣。因此，本文提出了Multi-Interest Network with Dynamic routing (MIND)。
创新点：
（1）基于动态路由来学习用户的多个向量表示的兴趣；
（2）使用label-aware attention，基于label去做attention，来学习用户的多重向量表示。
论文显示模型在天猫APP推荐算法召回阶段上线了。
2. Multi-Interest Network with Dynamic routing (MIND)
mind.jpg
2.1 Dynamic Routing
2.2 Label-aware Attention Layer
mind_algorithm.jpg
3. Experiment
mind_online_result.jpg
优点：
（1）用户一个固定的向量表示是不足的，应该在不同场景有更个性化的表示，可以是capsule network，也可以是其它的方式。
思考：
（1）Capsule network在这里起什么样的作用呢，有没有其它的表达方式，同样实现个性化而非固定的一个向量表示。
4. References
[1] Li, Chao, et al. "Multi-interest network with dynamic routing for recommendation at Tmall." Proceedings of the 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management. 2019.
