之前总结了PNN,NFM,AFM这类两两向量乘积的方式，这一节我们换新的思路来看特征交互。DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈，DCN在ResNet上进一步创新，为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构 ...

把NFM的等权求和变成了加权求和。 以下代码针对Dense输入感觉更容易理解模型结构，针对spare ...

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 ...

Dense输入感觉更容易理解模型结构，针对spare输入的代码和完整代码 👇 https://git ...

CTR学习笔记系列的第一篇，总结在深度模型称王之前经典LR，FM, FFM模型，这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型。模型分别用自定义Keras Layer和estimator来实现，哈哈一个是旧爱一个是新欢。特征工程依赖feature_column实现，这里做的比较简单在后面的深度模型再好 ...

　　前言：我在github上创建了一个新的repo：PaddleAI, 准备用Paddle做的一系列有趣又实用的案例，所有的案例都会上传数据代码和预训练模型，下载后可以在30s内上手，跑demo出结果，让大家尽快看到训练结果，用小批量数据调试，再用全量数据跑模型，当然，也可以基于我上传的预训练模型 ...

欢迎大家前往腾讯云技术社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者：高航 一. Wide&&Deep 模型 首先给出Wide && Deep [1] 网络结构: 本质上是线性模型(左边部分, Wide model)和DNN的融合(右边部分 ...

【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[握手][握手] 【再啰嗦一下】如果你对智能推荐感兴趣，欢迎先浏览我的另一篇随笔：智能推荐算法演变及学习笔记 【最后再说一下】本文只对智能推荐算法中的CTR预估模型演变进行具体介绍 ...