一文看懂推荐系统：Gate网络2：百度GemNN（Gating-Enhanced Multi-Task Neural Networks）

一文看懂推荐系统：Gate网络2：百度GemNN（Gating-Enhanced Multi-Task Neural Networks）

提示：最近系统性地学习推荐系统的课程。我们以小红书的场景为例，讲工业界的推荐系统。
我只讲工业界实际有用的技术。说实话，工业界的技术远远领先学术界，在公开渠道看到的书、论文跟工业界的实践有很大的gap，
看书学不到推荐系统的关键技术。
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王树森娓娓道来**《小红书的推荐系统》**
GitHub资料连接：http://wangshusen.github.io/
B站视频合集：https://space.bilibili.com/1369507485/channel/seriesdetail?sid=2249610

基础知识：
【1】一文看懂推荐系统：概要01：推荐系统的基本概念
【2】一文看懂推荐系统：概要02：推荐系统的链路，从召回粗排，到精排，到重排，最终推荐展示给用户
【3】一文看懂推荐系统：召回01：基于物品的协同过滤（ItemCF），item-based Collaboration Filter的核心思想与推荐过程
【4】一文看懂推荐系统：召回02：Swing 模型，和itemCF很相似，区别在于计算相似度的方法不一样
【5】一文看懂推荐系统：召回03：基于用户的协同过滤（UserCF）,要计算用户之间的相似度
【6】一文看懂推荐系统：召回04：离散特征处理，one-hot编码和embedding特征嵌入
【7】一文看懂推荐系统：召回05：矩阵补充、最近邻查找，工业界基本不用了，但是有助于理解双塔模型
【8】一文看懂推荐系统：召回06：双塔模型——模型结构、训练方法，召回模型是后期融合特征，排序模型是前期融合特征
【9】一文看懂推荐系统：召回07：双塔模型——正负样本的选择，召回的目的是区分感兴趣和不感兴趣的，精排是区分感兴趣和非常感兴趣的
【10】一文看懂推荐系统：召回08：双塔模型——线上服务需要离线存物品向量、模型更新分为全量更新和增量更新
【11】一文看懂推荐系统：召回09：地理位置召回、作者召回、缓存召回
【12】一文看懂推荐系统：排序01：多目标模型
【13】一文看懂推荐系统：排序02：Multi-gate Mixture-of-Experts (MMoE)
【14】一文看懂推荐系统：排序03：预估分数融合
【15】一文看懂推荐系统：排序04：视频播放建模
【16】一文看懂推荐系统：排序05：排序模型的特征
【17】一文看懂推荐系统：排序06：粗排三塔模型，性能介于双塔模型和精排模型之间
【18】一文看懂推荐系统：特征交叉01：Factorized Machine (FM) 因式分解机
【19】一文看懂推荐系统：物品冷启01：优化目标 & 评价指标
【20】一文看懂推荐系统：物品冷启02：简单的召回通道
【21】一文看懂推荐系统：物品冷启03：聚类召回
【22】一文看懂推荐系统：物品冷启04：Look-Alike 召回，Look-Alike人群扩散
【23】一文看懂推荐系统：物品冷启05：流量调控
【24】一文看懂推荐系统：物品冷启06：冷启的AB测试
【25】推荐系统最经典的 排序模型 有哪些？你了解多少？
【26】一文看懂推荐系统：排序07：GBDT+LR模型
【27】一文看懂推荐系统：排序08：Factorization Machines（FM）因子分解机，一个特殊的案例就是MF，矩阵分解为uv的乘积
【28】一文看懂推荐系统：排序09：Field-aware Factorization Machines（FFM），从FM改进来的，效果不咋地
【29】一文看懂推荐系统：排序10：wide&deep模型，wide就是LR负责记忆，deep负责高阶特征交叉而泛化
【30】一文看懂推荐系统：排序11：Deep & Cross Network（DCN）
【31】一文看懂推荐系统：排序12：xDeepFM模型，并不是对DeepFM的改进，而是对DCN的改进哦
【32】一文看懂推荐系统：排序13：FNN模型（FM+MLP=FNN），与PNN同属上海交大张楠的作品
【33】一文看懂推荐系统：排序14：PNN模型（Product-based Neural Networks），和FNN一个作者，干掉FM，加上LR+Product
【34】一文看懂推荐系统：排序15：DeepFM模型（Factorization-Machine）,xDeepFM可不是对DeepFM的改编哦，而是对DCN的改编
【36】一文看懂推荐系统：经典双塔模型：微软DSSM模型（Deep Structured Semantic Models），无特征交互，后来美团改进了
【37】一文看懂推荐系统：Gate网络（一）：新浪微博GateNet，GateNet就是想用attention的方法去搞，和SENet一样，都是张俊林的杰作

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提示：文章目录

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Gating-Enhanced Multi-Task Neural Networks（GemNN）

我司这篇文章老实讲，创新点是弱了点，
这应该也是被SIGIR’21录用为短文的原因吧。

个人认为这篇文章最让人感兴趣的反而不是这个模型结构，

而是文章中笔墨不多的凤巢目前模型架构的一些trick，
然而遗憾的是不知道是因为短文篇幅受限的原因还是不想过多描述的原因（大概率是这个原因），
这部分没有被过多的介绍。

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一、GemNN模型中Gate

二、GemNN中一些经验

凤巢在自己的场景下实验得出一些经验，仅供参考：

gate作用在embedding层与输入层之间效果比作用在隐藏层之间好。
gate使用bit-wise效果好于vector-wise。
gate网络的激活函数sigmoid无论在收敛性和auc增益上都要显著好于其它的激活函数。

据我所知，凤巢那边为了降低线上耗时，还做了网络参数量化压缩，大概压缩了50%的参数量，AUC持平。

三、其他

这篇论文最核心的我觉得下面这张图，

但是非常遗憾的是这个地方在这篇论文中描述的比较少，
我们能看到的就是链路上相同的特征embedding会被shared的，
这里的shared不是训练时share，而是类似于预训练热启。

结合图来说，就是user-ad ranking模型、ad-mt matching模型、user-ad-mt模型一些公共的特征会被共享。

百度就是喜欢保密他们的技术，没得办法，公众不知道咋搞

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总结

提示：如何系统地学习推荐系统，本系列文章可以帮到你

（1）找工作投简历的话，你要将招聘单位的岗位需求和你的研究方向和工作内容对应起来，这样才能契合公司招聘需求，否则它直接把简历给你挂了
（2）你到底是要进公司做推荐系统方向？还是纯cv方向？还是NLP方向？还是语音方向？还是深度学习机器学习技术中台？还是硬件？还是前端开发？后端开发？测试开发？产品？人力？行政？这些你不可能啥都会，你需要找准一个方向，自己有积累，才能去投递，否则面试官跟你聊什么呢？
（3）今日推荐系统学习经验：GemNN模型中Gate是直接插入embedding和MLP之间了