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.