推荐模型PNN: 原理介绍与TensorFlow2.0实现
——Product-based Neural Network，PNN是一个基于神经网络的推荐模型，主要的改进 ...
原文：推荐模型DeepCrossing: 原理介绍与TensorFlow2.0实现
DeepCrossing是在AutoRec之后，微软完整的将深度学习应用在推荐系统的模型。其应用场景是搜索推荐广告中，解决了特征工程，稀疏向量稠密化，多层神经网路的优化拟合等问题。所使用的特征在论文中描述为两个大类数值型 文中couting feature 和类别型。如下图 对于数值型特征可以直接拼接在Embedding向量之后，类别多的特征需要经过Embedding过程。要多说一句，数值的统计特 ...
2021-03-14 12:45 0 402 推荐指数：
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