DL应用：query生成和query推荐

1 引言

　　在机器翻译、图片描述、语义蕴涵、语音识别和文本摘要中，序列到序列的问题已经有太多大牛研究了，也取得了不少突破。谷歌的Attention is all you need[1],舍弃并超越了主流的rnn与cnn序列建模框架，刷出了新的state of the art,这种大胆创新的精神值得咱们学习。后面相信会有更多的attention变体甚至和rnn/cnn结合的电路图涌现，固然咱们更期待的不是这些，咱们更向往大道至简。咱们在follow的同时，也指望本身的每个新的想法，新的尝试可以汇入深度学习的大浪，为人类的将来贡献本身的一份力量。
 　　在电子商务搜索中，query做为表达用户意图的载体起到了很是重要的做用。如何根据用户的历史行为序列给用户推荐一个query，吸引用户发生搜索以及后续的成交是很是有意义的，好比淘宝的底纹推荐。以下图是一个在iphone上的引导图，欢迎你们多多使用底纹。

 

2 技术方案

　　在技术方案这部分，咱们首先介绍一下总体思路，而后重点讨论一下序列embedding.