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。2016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 ...
原文：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的，所以对于未曾出现过的特征组合，权重系数为 ，无法进行泛化。 为了加强模型的泛化能力，研究者引入了DNN结构 ...
2019-11-17 22:30 0 952 推荐指数：
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推荐系统系列（四）：PNN理论与实践
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