原文:深度排序模型概述(一)Wide&Deep/xDeepFM

本文記錄幾個在廣告和推薦里面rank階段常用的模型。 廣告領域機器學習問題的輸入其實很大程度了影響了模型的選擇,因為輸入一般維度非常高,稀疏,同時包含連續性特征和離散型特征。模型即使到現在DeepFM類的方法,其實也都很簡單。模型的發展主要體現於對特征的充分挖掘上,比如利用低階和高階特征 嘗試自動學習交叉特征而非手動 嘗試更精准地實現高階特征 bounded degree 。 廣告相關的領域最早大 ...

2019-06-22 09:23 0 3633 推薦指數:

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wide&deep模型演化

推薦系統模型演化 目錄 Wide&Deep DeepFM DCN xDeepFm LR-->GBDT+LR FM-->FFM-->GBDT+FM|FFM FTRL-->GBDT+FTRL ...

Thu Dec 26 02:30:00 CST 2019 0 1717
深度學習(十二)wide&deep model

推薦系統在電商等平台使用廣泛,這里討論wide&deep推薦模型,初始是由google推出的,主要用於app的推薦。 概念理解 Wide & Deep模型,旨在使得訓練得到的模型能夠同時獲得記憶(memorization)和泛化(generalization)能力 ...

Fri Sep 07 00:42:00 CST 2018 0 4408
CTR學習筆記&代碼實現2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep

背景 這一篇我們從基礎的深度ctr模型談起。我很喜歡Wide&Deep的框架感覺之后很多改進都可以納入這個框架中。Wide負責樣本中出現的頻繁項挖掘,Deep負責樣本中未出現的特征泛化。而后續的改進要么用不同的IFC讓Deep更有效的提取特征交互信息,要么是讓Wide更好的記憶樣本信息 ...

Wed Apr 08 17:47:00 CST 2020 0 1359
[ML] Wide&Deep learning

Wide&Deep learning 最近調試了幾天WDL,留個筆記。 WDL是Google在2016年的paper,目標是用於自己Google play中的app推薦。 官方介紹 paper download 推薦系統 推薦系統主要分為兩個部分,檢索系統(Retrieval ...

Thu Sep 07 22:31:00 CST 2017 0 6208
(讀論文)推薦系統之ctr預估-Wide&Deep模型解析

在讀了FM和FNN/PNN的論文后,來學習一下16年的一篇Google的論文,文章將傳統的LR和DNN組合構成一個wide&deep模型(並行結構),既保留了LR的擬合能力,又具有DNN的泛化能力,並且不需要單獨訓練模型,可以方便模型的迭代,一起來看下吧。 原文:Wide & ...

Fri Jul 26 04:15:00 CST 2019 0 667
推薦系統系列(六):Wide&Deep理論與實踐

背景 在CTR預估任務中,線性模型仍占有半壁江山。利用手工構造的交叉組合特征來使線性模型具有“記憶性”,使模型記住共現頻率較高的特征組合,往往也能達到一個不錯的baseline,且可解釋性強。但這種方式有着較為明顯的缺點:首先,特征工程需要耗費太多精力。其次,因為模型是強行記住這些組合特征 ...

Mon Nov 18 06:30:00 CST 2019 0 952
深度排序模型概述(二)PNN/NFM/AFM

在CTR預估中,為了解決稀疏特征的問題,學者們提出了FM模型來建模特征之間的交互關系。但是FM模型只能表達特征之間兩兩組合之間的關系,無法建模兩個特征之間深層次的關系或者說多個特征之間的交互關系,因此學者們通過Deep Network來建模更高階的特征之間的關系。 因此,FM和深度網絡DNN的結合 ...

Wed Jun 26 06:05:00 CST 2019 0 1202
 
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