推荐系统系列（六）：Wide&Deep理论与实践
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 ...
原文：推荐系统系列（五）：Deep Crossing理论与实践
背景 特征工程是绕不开的话题，巧妙的特征组合也许能够为模型带来质的提升。但同时，特征工程耗费的资源也是相当可观的，对于后期模型特征的维护 模型线上部署不太友好。 年，微软提出Deep Crossing模型，旨在解决特征工程中特征组合的难题，降低人力特征组合的时间开销，通过模型自动学习特征的组合方式，也能达到不错的效果，且在各种任务中表现出较好的稳定性。 与之前介绍的FNN PNN不同的是，Deep ...
2019-11-09 21:09 0 815 推荐指数：
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推荐系统系列（三）：FNN理论与实践
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推荐系统系列（四）：PNN理论与实践
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