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CRS如果不填,会有偷税漏税是违法行为的后果，不能利用跨境金融帐户来逃避税。
CRS核心要旨是通过各国金融账户信息分享、交换，实现金融账户及其税收信息的透明化，借此打击利用跨境金融帐户逃避税的个体。
论文：
题目：《Leveraging Historical Interaction Data for Improving Conversational Recommender System 》
地址：
这是我第一次将美团发表的论文写在这上面，该论文是人大跟美团这边合作在CIKM上面的一篇短论文，研究的是如何利用历史交互的数据来进行对话式的推荐。
最近，对话推荐系统（CRS）已成为一个新兴且实用的研究主题。 现有的大多数CRS方法都专注于仅从对话数据中为用户学习有效的偏好表示。 然而，本论文从新的视角来利用历史交互数据来改善CRS。 为此，这篇论文提出了一种新颖的预训练方法，以通过预训练方法集成基于物品的偏好序列（来自历史交互数据）和基于属性的偏好序列（来自对话数据）。
随着电子商务平台中智能代理的快速发展，对话推荐系统（CRS）已成为寻求通过对话向用户提供高质量推荐的新兴研究主题。 通常，CRS由对话模块和推荐模块组成。 对话模块侧重于通过多回合互动获取用户的偏好，推荐模块侧重于如何利用推断出的偏好信息为用户推荐合适的商品。
现有的大多数CRS都以“系统要求用户响应”模式设计的。在每轮对话中，CRS都会发出有关用户偏爱的问题，并且用户会使用个性化反馈对系统进行回复。通常，系统会根据商品的某些属性（例如，你最喜欢的电影类型是什么）来生成系统查询，并且用户反馈会反映用户对该属性的特定偏爱（例如，我喜欢动作电影）。主流方法是构造一种跟踪模块，该模块可以从这种多轮对话中推断出用户的基于属性的偏好。以此方式，可以将所推断的偏好呈现为所推断属性的序列（例如，电影CRS中的“流派＝动作→导演＝詹姆斯·卡梅隆”。有了这个序列后，我们就可以用一些方法来进行推荐来，比如可以采用知识图谱来进行推荐。
但是，这些现有的CRS研究存在两个主要问题。首先，对话本身的信息非常有限。许多CRS得到了进一步优化，以减少系统与用户交互的回合数。因此，在基于属性的推断偏好中，可能会丢失一些有用的属性。其次，仅利用基于属性的偏好来进行推荐可能还不够。例如，即使在过滤了几个属性之后，候选项目集仍可能很大。
现在要解决以上提到的两个问题，我们就需要把基于item的方式和基于属性的方式进行结合。其中，基于历史交互item的方式反映的是用户的长期兴趣，基于会话属性的方式反映的是用户当前的兴趣，也就是短期兴趣，这是一个典型的长短期兴趣结合的任务。
A：之前说了，在CRS系统中，一个用户进行多轮对话后，会有一个item属性的集合，A就是这个集合
= ,其中 属于A，是item的属性，n是属性序列的长度
,其中 是用户在对话前第k步与之交互的item
:我们进一步假设每个项目ik也与一组属性值相关联，用Aik表示，它是整个属性集A的子集。
任务的定义：根据CRS模块，首先收集到基于属性的序列 ，然后利用点击序列 进行推荐。关于这个任务的定义，深入理解应该是这样：我们是先有属性序列，然后主要根据点击序列进行推荐，属性序列的建模是子模块任务，序列推荐是主任务，序列推荐任务在属性序列更新后可以反复利用这个信息，只要属性序列更新。
论文的base model是用Transformer做的，输入部分是embedding层，这部分除了有item id的embedding矩阵，还有属性的embedding矩阵，输入还有个P，这个就不说了，位置向量。
中间的运算就是Transformer的过程了，self-attention 跟ffn，这里不懂transformer结构的可以看一下论文。
输出部分是预测候选item i的概率：
其中ei是i的原始embedding向量，W是映射矩阵，两个s是item和属性经过transformer结构出来的最后一个向量。
熟悉bert的都知道mask language model，把item序列中的item 用mask替代，然后预测这些被mask掉的item。
其中fik是item transformer结构出来的位置k出来的向量，SA是熟悉结构出来的Aik的位置出来的向量，W是映射矩阵，eik是原始的item embedding。
为了更好的让item based的信息跟attribute based的信息进行融合，论文也采取了一种另类的mask方法，用随机负采样的属性来替代Aik，
其中fik是被替换的那个item经过trm出来的向量，W是映射矩阵，faj是属性trm出来的向量，预测的概率是aj是否是被替换过。
在LTR里面，如果采用的是pairwise的优化方式，那么负采样的技术就至为关键了，而且优化了正样本的概率大于负样本的能力，所以需要选取一种负采样的方法来给我们整个模型的优化带来提升。
MIP里面负采样的方式用的是 IR-GAN 和 ELECT这两篇论文所采用的方式。
改论文选择了SASRec作为第一个阶段的pairwise ranking的模型，这个模型也是论文中用来sample 负样本的模型。负采样是这么做的：我们先用pairwise ranking的方式训练一个模型作为生成器，得到了候选item的概率分布，有了这个概率分布我们就可以拿来负采样了，因为排序高的items跟真实的很接近。至于为什么选择这个模型，论文里面说是因为这个论文在序列推荐任务中的表示特别好，也就是它作为ranking的模型效果还不错。请注意，尽管可以像标准GAN中那样更新生成器，但是我们只训练它的参数一次。 根据经验，我们发现迭代更新带来的改进是有限的。
整个训练分成两个阶段，第一个是预训练阶段，就是训练两个表示学习模型，第二个是微调阶段，学习的是rank loss：
