（讀論文）推薦系統之ctr預估-DeepFM模型解析
今天第二篇（最近更新的都是Deep模型，傳統的線性模型會后面找個時間更新的哈）。本篇介紹華為的DeepFM模型 (2017年)，此模型在 Wide&Deep 的基礎上進行改進，成功解決了一些問題，具體的話下面一起來看下吧。 原文：Deepfm ...
原文：（讀論文）推薦系統之ctr預估-NFM模型解析
本系列的第六篇，一起讀論文 本人才疏學淺，不足之處歡迎大家指出和交流。 今天要分享的是另一個Deep模型NFM 串行結構 。NFM也是用FM DNN來對問題建模的，相比於之前提到的Wide amp Deep Google DeepFM 華為 哈工大 PNN 上交 和之后會分享的的DCN Google DIN 阿里 等，NFM有什么優點呢，下面就走進模型我們一起來看看吧。 原文：Neural Fac ...
2019-07-30 09:22 0 1201 推薦指數：
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前言：主要記錄，在推薦系統利用FFM模型，進行CTR預估的時候，離散化特征需要嵌入，field之間的特征交叉是怎么計算的？記錄了數據流動的每一個過程。 FMM是在FM的基礎上改進的，理論部分未作過多解釋。（內容有不足之處，請大家指正批評） 參考：github：pytorch-fm 一、公式 ...
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