以下是本例的简要目录结构及说明：
├── Ali_Display_Ad_Click_DSIN
├── download.sh
├── get_data.sh
├── readme.md
├── unzip.sh
├── imgs
├── dsin.png # 模型框架图片
├── readme.md # 文档
├── config.yaml # sample数据配置
├── config_bigdata.yaml # 全量数据配置
├── net.py # 模型核心组网（动静统一）
├── dsin_reader.py # 数据读取程序
├── train_dsin.py # 模型训练程序
├── opt_adam_train&test.log # 训练日志文件
模型主要聚焦于用户的历史会话行为，通过Self-Attention和BiLSTM对历史会话行为进行学习，最后通过Activation Unit得到最终的session表征向量，再结合其他特征送入MLP计算最后的ctr score。Deep Session Interest Network for Click-Through Rate Prediction文章通过 Transformer 和 BiLSTM 来学习用户的 Session Interest Interacting，提升模型的表达能力。
本模型使用论文中的数据集Alimama Dataset，参考原文作者的数据预处理过程对数据进行处理。
PaddlePaddle == 2.2.2
python 3.7.4
os : windows/linux/macos
论文Deep Session Interest Network for Click-Through Rate Prediction中的网络结构如图所示:
| 模型 | auc | batch_size | epoch_num | Time of each epoch |
|---|---|---|---|---|
| DSIN | 0.6337 | 4096 | 3 | 约10分钟 |
效果复现过程可参考AI Studio项目。
Note:运行环境为至尊GPU。