在 CTR 预估中，从用户的行为序列中捕捉用户动态变化的兴趣一直是一个热门课题。然而现在大部分研究都集中在 Sequence 中 而不是 Session。阿里的同学观察到，每个 Session 中的用户行为都是高度同构的，而 Session 之间都是异构的。

基于这一发现，阿里的同学提出了一种新的 CTR 模型——深度会话兴趣网络(Deep Session Interest Network, DSIN)。该模型主要是基于用户的行为序列来构建多个 Session，利用带有带有偏置的 self-attention 来提取用户的在每个 Session 中兴趣，然后利用 Bi-LSTM 来建模用户兴趣的发展和演化，最后利用局部激活单元自适应的学习各种兴趣对目标 item 的影响。

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