大家好，我们今天继续来剖析一些推荐广告领域的论文。 今天选择的这篇叫做DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction，翻译过来就是DeepFM：一个基于深度神经网络的FM模型。这篇paper ...

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pdf CTR预估我们知道在比较多的应用场景下都有使用。如：搜索排序、推荐系统等都有广泛的应用。并且CTR具有极其重要的 地位，特别相对广告推荐领域来说更加如此，竞价广告需要通过ctr给出相应的价格，并由 ...

一、概述 https://blog.csdn.net/springtostring/article/details/108157070 FM模型善于挖掘二阶特征交叉关系，而神经网络DNN的优点是能够挖掘高阶的特征交叉关系，于是DeepFM将两者组合到一起，实验证明DeepFM比单模 ...

1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点：同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征，所以越来越被广泛使用。 在DeepFM中，FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取；DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全 ...

一 、算法介绍 左边deep network，右边FM，所以叫deepFM 包含两个部分： Part1： FM(Factorization machines)，因子分解机部分 在传统的一阶线性回归之上，加了一个二次项，可以表达两两特征的相互关系。 这里的公式可以简化 ...

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 (2017年)，此模型在 Wide&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 ...

FM通过对于每一位特征的隐变量内积来提取特征组合，最后的结果也不错，虽然理论上FM可以对高阶特征组合进行建模，但实际上因为计算复杂度原因，一般都只用到了二阶特征组合。对于高阶特征组合来说，我们很自然想到多层神经网络DNN。 DeepFM目的是同时学习低阶和高阶的特征交叉，主要由FM和DNN两部分 ...

https://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/78933253 目录目录CTR预估综述Factorization Machines(FM)算法原理代码实现Field-aware Factorization Machines(FFM)算法原理代码实现 ...