原文:推薦系統(7)—— CTR 預估算法綜述

Factorization Machines FM FM主要目標是:解決大規模稀疏數據下的特征組合問題。根據paper的描述,FM有一下三個優點: 可以在非常稀疏的數據中進行合理的參數估計 FM模型的時間復雜度是線性的 FM是一個通用模型,它可以用於任何特征為實值的情況 算法原理:在一般的線性模型中,是各個特征獨立考慮的,沒有考慮到特征與特征之間的相互關系。但實際上,大量的特征之間是有關聯的。一 ...

2021-05-13 13:38 0 2604 推薦指數:

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智能推薦算法演變及學習筆記(三):CTR預估模型綜述

【說在前面】本人博客新手一枚,象牙塔的老白,職業場的小白。以下內容僅為個人見解,歡迎批評指正,不喜勿噴![握手][握手] 【再啰嗦一下】如果你對智能推薦感興趣,歡迎先瀏覽我的另一篇隨筆:智能推薦算法演變及學習筆記 【最后再說一下】本文只對智能推薦算法中的CTR預估模型演變進行具體介紹 ...

Mon May 11 01:51:00 CST 2020 0 1922
推薦系統 - CTR預估

/ 展示的次數 Impression)。本文主要討論的是上下文廣告的點擊率預估問題。即,給定一個網頁 p ...

Mon May 14 00:49:00 CST 2018 0 2546
推薦系統CTR預估-PNN模型解析

原論文:Product-based Neural Networks for User Response Prediction :2016 https://arxiv.org/pdf/1611.001 ...

Thu Jul 04 05:35:00 CST 2019 2 1255
CTR預估算法之FM, FFM, DeepFM及實踐

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 ...

Tue Apr 23 22:54:00 CST 2019 0 791
(讀論文)推薦系統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&am ...

Tue Jul 30 17:22:00 CST 2019 0 1201
推薦系統——FFM模型點擊率CTR預估(代碼,數據流動詳細過程)

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 ...

Mon May 04 22:26:00 CST 2020 0 958
 
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