20260518-morning:新增内容

concepts/dynamic-model-fusion.md

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+title: "Dynamic Model Fusion"
+created: 2026-05-15
+updated: 2026-05-15
+type: concept
+tags: [machine-learning, attention, interpretability, relational-data]
+sources: [raw/papers/zeng-neurida-2025.md]
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+# Dynamic Model Fusion
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+**Dynamic Model Fusion** 是 DIME 管线的第三阶段，负责将有选择地将关联表的上下文信息融合到目标表元组表示中。
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+## 核心机制
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+使用**上下文感知融合模块（Context-Aware Fusion Module）**：
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+1. 计算关联表中每个上下文信号的**重标定重要性分数**
+2. 基于任务画像自适应加权：与任务最相关的关联表获得更高权重
+3. 将加权后的关系上下文注入目标表元组的 [[dynamic-relation-modeling|关系嵌入]]
+4. 输出：**融合嵌入（Fused Embedding）**，直接送入预测头
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+## 可解释性
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+融合模块产生的重要性分数天然支持**预测归因**：
+- 例如，在用户流失预测中，UserInfo 表获得最高重要性（用户画像最具预测力）
+- 在广告点击预测中，Search 行为信号权重最大
+- 这些分数与领域知识高度一致，无需额外的可解释性组件
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+## 消融实验
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+移除 Dynamic Model Fusion 后，性能下降幅度超过移除 Dynamic Relation Modeling，说明**选择性融合**（而不是简单拼接所有关系信息）是关键设计。
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+## 来源
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+- [[zeng-neurida-2025|NeurIDA 论文]]