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 ...
原文：推薦系統系列（五）：Deep Crossing理論與實踐
背景 特征工程是繞不開的話題，巧妙的特征組合也許能夠為模型帶來質的提升。但同時，特征工程耗費的資源也是相當可觀的，對於后期模型特征的維護 模型線上部署不太友好。 年，微軟提出Deep Crossing模型，旨在解決特征工程中特征組合的難題，降低人力特征組合的時間開銷，通過模型自動學習特征的組合方式，也能達到不錯的效果，且在各種任務中表現出較好的穩定性。 與之前介紹的FNN PNN不同的是，Deep ...
2019-11-09 21:09 0 815 推薦指數：
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