推薦系統系列（三）：FNN理論與實踐
背景 在FM之后出現了很多基於FM的升級改造工作，由於計算復雜度等原因，FM通常只對特征進行二階交叉。當面對海量高度稀疏的用戶行為反饋數據時，二階交叉往往是不夠的，三階、四階甚至更高階的組合交叉能夠 ...
原文：推薦系統系列（四）：PNN理論與實踐
背景 上一篇文章介紹了FNN ，在FM的基礎上引入了DNN對特征進行高階組合提高模型表現。但FNN並不是完美的，針對FNN的缺點上交與UCL於 年聯合提出一種新的改進模型PNN Product based Neural Network 。 PNN同樣引入了DNN對低階特征進行組合，但與FNN不同，PNN並沒有單純使用全連接層來對低階特征進行組合，而是設計了Product層對特征進行更細致的交叉運算 ...
2019-11-01 11:21 0 419 推薦指數：
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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 ...
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