转自 | 机器之心
如何充分利用各种用户反馈信息，来提升推荐系统的性能？来自腾讯微信团队的谢若冰、凌程、王亚龙、王瑞、夏锋和林乐宇研究员对此进行了研究，并提出新的 Deep Feedback Network (DFN) 模型，性能相比基线取得显著提升。目前，该研究相关论文《Deep Feedback Network for Recommendation》已被 IJCAI-2020 会议接收。
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显式反馈从用户对物品的直接态度中获取，例如评论中的一星到五星，或者微信看一看系统中的「不感兴趣」按钮。这类反馈能够直接表达用户的正向以及负向偏好，但是此类反馈的数量往往不多。
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隐式反馈从用户的行为中间接获得，例如用户的点击/不点击行为。这些信息在推荐系统中往往是海量的，但是这些信息有着较多噪声（用户点击的并不一定是他真正喜欢的）。另外，隐式反馈通常是以正反馈的形式出现，推荐中的隐式负反馈存在巨大噪声（未展现信息或者未点击信息未必表示用户不喜欢这些内容）。
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首次融合隐式正反馈（点击行为）、隐式负反馈（曝光但未点击的行为）、显式负反馈（点击不感兴趣按钮行为）和它们之间的交互信息进行用户行为建模；
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提出全新的 Deep Feedback Network (DFN) 模型，能够学习到用户的无偏兴趣偏好；
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模型在离线和在线任务上的性能都得到了显著提升，具有工业级实用价值。论文也提出了一个 feed 流中的显式负反馈预测任务。
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首先，deep feedback interaction module 以用户的多种反馈行为作为输入，输出用户的反馈特征。
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然后，Feature Interaction Module 进一步考虑用户的其它特征和物品特征，使用 FM、Deep 和 Wide 层进行特征交互。
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最后，输出层使用 CTR 作为训练目标。
<pre style="letter-spacing: 0.544px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><p style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;color: rgb(0, 0, 0);font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;line-height: 1.75em;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">—</span></strong>完<strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">—</span></strong></span></strong></span></strong></p><section style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section powered-by="xiumi.us" style="max-width: 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