在 DIN（Deep Interest Network）中，Attention 的计算方式与标准 Transformer 的 Attention 有何不同？
考察说明
考察对 DIN 中局部激活单元（Attention 机制）的理解及其与 Transformer Attention 的对比
回答思路
- 说明 DIN 的 Attention 是基于候选广告与用户历史行为的相似度加权，而非标准 QKV 投影
- 指出 DIN 只计算一层局部激活，没有多头、位置编码与缩放点积结构
- 说明 DIN 无引入键值投影矩阵，且加权重为历史行为嵌入而非 value 向量
- 能简述在推荐场景下 DIN 为何采用这种简化的 Attention 设计
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