本系列的第六篇,一起读论文~ 本人才疏学浅,不足之处欢迎大家指出和交流。 今天要分享的是另一个Deep模型NFM(串行结构)。NFM也是用FM+DNN来对问题建模的,相比于之前提到的Wide&Deep(Google)、DeepFM(华为+哈工大)、PNN(上交)和之后会分享的的DCN ...
今天第二篇 最近更新的都是Deep模型,传统的线性模型会后面找个时间更新的哈 。本篇介绍华为的DeepFM模型 年 ,此模型在 Wide amp Deep 的基础上进行改进,成功解决了一些问题,具体的话下面一起来看下吧。 原文:Deepfm: a factorization machine based neural network for ctr prediction 地址:http: www.i ...
2019-07-25 20:58 0 710 推荐指数:
本系列的第六篇,一起读论文~ 本人才疏学浅,不足之处欢迎大家指出和交流。 今天要分享的是另一个Deep模型NFM(串行结构)。NFM也是用FM+DNN来对问题建模的,相比于之前提到的Wide&Deep(Google)、DeepFM(华为+哈工大)、PNN(上交)和之后会分享的的DCN ...
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 & ...
原论文:Product-based Neural Networks for User Response Prediction :2016 https://arxiv.org/pdf/1611.00144.pdf 1、原理 给大家举例一个直观的场景:比如现在有一个凤凰网站,网站上面有一个迪斯尼 ...
,CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节,判断一个商品的是否进行推荐需要 ...
/ 展示的次数 Impression)。本文主要讨论的是上下文广告的点击率预估问题。即,给定一个网页 p ...
1、Factorization Machines(FM) FM主要目标是:解决大规模稀疏数据下的特征组合问题。根据paper的描述,FM有一下三个优点: 可以在非常稀疏的数据中进行合理的参数估计 FM模型的时间复杂度是线性的 FM是一个通用模型,它可以用于任何特征为实值的情况 ...
前言:主要记录,在推荐系统利用FFM模型,进行CTR预估的时候,离散化特征需要嵌入,field之间的特征交叉是怎么计算的?记录了数据流动的每一个过程。 FMM是在FM的基础上改进的,理论部分未作过多解释。(内容有不足之处,请大家指正批评) 参考:github:pytorch-fm 一、公式 ...
传统CTR预估模型包括:LR、FM、GBDT等,其优点是:可解释性强、训练和部署方便、便于在线学习。 (一)CTR预估 1.在cost-per-click:CPC广告中广告主按点击付费。为了最大化平台收入和用户体验,广告平台必须预测广告的CTR,称作predict CTR:pCTR ...