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针对FM算法如何在线学习，提出了SketchedFollow-The-Regularizer-Leader的优化算法，并和OGD、OCG和FTRL算法进行了对比。作者介绍：杨镒铭，滴滴出行高级算法工程师，硕士毕业于中国科学技术大学，知乎「记录广告、推荐等方面的模型积累」专栏作者。
FM系列算法解读（FM+FFM+DeepFM）2.深入FM和FFM原理与实践3.CTR学习笔记系列——FM和FFM4.FM算法及FFM算法5.『我爱机器学习』FM、FFM与DeepFM6.CTR预估算法之FM,FFM,DeepFM及实践前言在计算广告中，CTR是非常重要的一环。
论文链接：https://paperweekly.site/papers/2646本文是SchibstedMediaGroup发表于RecSys2018的工作，论文关注的问题是推荐系统在二手市场上的应用。作者通过在线实验对三种基于深度神经网络的推荐模型进行了基准测试，对比它们在生产环境
02-05.2687.本文介绍AttentionalFactorizationMachines:LearningtheWeightofFeatureInteractionsviaAttentionNetworks，简称为AFM，原文Paper链接；摘要AFM以FM为基础，认为FM通过以相同权重建模所有特征交互的方式存在问题，因为不是所有特征交互都是同样有价值的...
一文读懂FM算法优势，并用python实现！（附代码）作者：ANKITCHOUDHARY翻译：张媛术语校对：冯羽文字校对：谭佳瑶本文共3933字，建议阅读9分钟。本文带大家了解因子分解机算法…
原创：知乎专栏搜索推荐广告排序艺术，转载请联系作者。前言：本文将基于AirbnbKDD2018年到2020年的论文，介绍深度学习在Airbnb搜索排序场景落地的宝贵经验和教训，对工业界搜索、推荐、广告算法的改进，具有很…
针对FM算法如何在线学习，提出了SketchedFollow-The-Regularizer-Leader的优化算法，并和OGD、OCG和FTRL算法进行了对比。作者介绍：杨镒铭，滴滴出行高级算法工程师，硕士毕业于中国科学技术大学，知乎「记录广告、推荐等方面的模型积累」专栏作者。
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