推荐系统模型演化 目录 Wide&Deep DeepFM DCN xDeepFm LR-->GBDT+LR FM-->FFM-->GBDT+FM|FFM FTRL-->GBDT+FTRL ...
本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型。 广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择,因为输入一般维度非常高,稀疏,同时包含连续性特征和离散型特征。模型即使到现在DeepFM类的方法,其实也都很简单。模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上,比如利用低阶和高阶特征 尝试自动学习交叉特征而非手动 尝试更精准地实现高阶特征 bounded degree 。 广告相关的领域最早大 ...
2019-06-22 09:23 0 3633 推荐指数:
推荐系统模型演化 目录 Wide&Deep DeepFM DCN xDeepFm LR-->GBDT+LR FM-->FFM-->GBDT+FM|FFM FTRL-->GBDT+FTRL ...
推荐系统在电商等平台使用广泛,这里讨论wide&deep推荐模型,初始是由google推出的,主要用于app的推荐。 概念理解 Wide & Deep模型,旨在使得训练得到的模型能够同时获得记忆(memorization)和泛化(generalization)能力 ...
背景 这一篇我们从基础的深度ctr模型谈起。我很喜欢Wide&Deep的框架感觉之后很多改进都可以纳入这个框架中。Wide负责样本中出现的频繁项挖掘,Deep负责样本中未出现的特征泛化。而后续的改进要么用不同的IFC让Deep更有效的提取特征交互信息,要么是让Wide更好的记忆样本信息 ...
Wide&Deep learning 最近调试了几天WDL,留个笔记。 WDL是Google在2016年的paper,目标是用于自己Google play中的app推荐。 官方介绍 paper download 推荐系统 推荐系统主要分为两个部分,检索系统(Retrieval ...
在读了FM和FNN/PNN的论文后,来学习一下16年的一篇Google的论文,文章将传统的LR和DNN组合构成一个wide&deep模型(并行结构),既保留了LR的拟合能力,又具有DNN的泛化能力,并且不需要单独训练模型,可以方便模型的迭代,一起来看下吧。 原文:Wide & ...
背景 在CTR预估任务中,线性模型仍占有半壁江山。利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”,使模型记住共现频率较高的特征组合,往往也能达到一个不错的baseline,且可解释性强。但这种方式有着较为明显的缺点:首先,特征工程需要耗费太多精力。其次,因为模型是强行记住这些组合特征 ...
深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食、住、行、玩、乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为。随着业务 ...
在CTR预估中,为了解决稀疏特征的问题,学者们提出了FM模型来建模特征之间的交互关系。但是FM模型只能表达特征之间两两组合之间的关系,无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交互关系,因此学者们通过Deep Network来建模更高阶的特征之间的关系。 因此,FM和深度网络DNN的结合 ...