大家好，我們今天繼續來剖析一些推薦廣告領域的論文。 今天選擇的這篇叫做DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction，翻譯過來就是DeepFM：一個基於深度神經網絡的FM模型。這篇paper ...

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pdf CTR預估我們知道在比較多的應用場景下都有使用。如：搜索排序、推薦系統等都有廣泛的應用。並且CTR具有極其重要的 地位，特別相對廣告推薦領域來說更加如此，競價廣告需要通過ctr給出相應的價格，並由 ...

一、概述 https://blog.csdn.net/springtostring/article/details/108157070 FM模型善於挖掘二階特征交叉關系，而神經網絡DNN的優點是能夠挖掘高階的特征交叉關系，於是DeepFM將兩者組合到一起，實驗證明DeepFM比單模 ...

1. DeepFM算法的提出 由於DeepFM算法有效的結合了因子分解機與神經網絡在特征學習中的優點：同時提取到低階組合特征與高階組合特征，所以越來越被廣泛使用。 在DeepFM中，FM算法負責對一階特征以及由一階特征兩兩組合而成的二階特征進行特征的提取；DNN算法負責對由輸入的一階特征進行全 ...

一 、算法介紹 左邊deep network，右邊FM，所以叫deepFM 包含兩個部分： Part1： FM(Factorization machines)，因子分解機部分 在傳統的一階線性回歸之上，加了一個二次項，可以表達兩兩特征的相互關系。 這里的公式可以簡化 ...

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 ...

FM通過對於每一位特征的隱變量內積來提取特征組合，最后的結果也不錯，雖然理論上FM可以對高階特征組合進行建模，但實際上因為計算復雜度原因，一般都只用到了二階特征組合。對於高階特征組合來說，我們很自然想到多層神經網絡DNN。 DeepFM目的是同時學習低階和高階的特征交叉，主要由FM和DNN兩部分 ...

https://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/78933253 目錄目錄CTR預估綜述Factorization Machines(FM)算法原理代碼實現Field-aware Factorization Machines(FFM)算法原理代碼實現 ...