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。2016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 ...
原文：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的，所以對於未曾出現過的特征組合，權重系數為 ，無法進行泛化。 為了加強模型的泛化能力，研究者引入了DNN結構 ...
2019-11-17 22:30 0 952 推薦指數：
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推薦系統系列（三）：FNN理論與實踐
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推薦系統系列（四）：PNN理論與實踐
背景 上一篇文章介紹了FNN [2]，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2016年聯合提出一種新的改進模型PNN（Prod ...