原始做法：
\[
\begin{aligned}&P E_{(\text {pos}, 2 i)}=\sin \left(\text {pos} / 10000^{2 i / d_{\text {model}}}\right)\\&P E_{(p o s, 2 i+1)}=\cos \left(p o s / 10000^{2 i / d_{m o d e l}}\right)\end{aligned}
\]
bias encoding:
\[
\mathbf{B E}_{(k, t, c)}=\mathbf{w}_{k}^{K}+\mathbf{w}_{t}^{T}+\mathbf{w}_{c}^{C}
\]
第一项表示处于第几个session，第二项表示session的第几个行为，第三项表示整体位置的embedding。关于这三项其实不是很明确，知道的同学麻烦帮忙解答下，贴上原图
兴趣交互层
捕获序列的顺序关系，文中使用Bi-LSTM
兴趣激活层
和DIN中一样，使用attention捕捉商品相关性
模型思想大概就这么多，细节部分可以参考原论文。
具体应用
充分了解领域数据特点，根据场景定制适合具体问题的网络结构
需要有丰富的特征
references：
[1]Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction，https://arxiv.org/pdf/1706.06978.pdf ，KDD2018
[2]Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction, https://arxiv.org/pdf/1809.03672.pdf. AAAI 2019
[3]也评Deep Interest Evolution Network . https://zhuanlan.zhihu.com/p/54838663.
[4]Deep Session Interest Network for Click-Through Rate Prediction. https://arxiv.org/pdf/1905.06482.pdf . IJCAI 2019