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3、总结（具体的对比实验和实现细节等请参阅原论文）.NFM主要的特点如下：.1.NFM核心就是在NN中引入了BilinearInteraction(Bi-Interaction)pooling操作。.基于此，NN可以在lowlevel就学习到包含更多信息的组合特征。.2.通过deepenFM来学习高阶的非线性的组合特征。.3...
推荐系统近几年有了深度学习的助推发展之势迅猛，从前深度学习的传统推荐模型(协AI上推荐之FNN、DeepFM与NFM(FM在深度学习中的身影重现)Miracle80702020-12-2823:20:352639收藏28
本人才疏学浅，不足之处欢迎大家指出和交流。因个人原因最近都没更新，今天补上一篇FM家族的论文（AFM），接下来会将阿里的几个模型进行汇总下分享，希望大家一起学习呀。话不多说，今天要分享的是一个AttentionalFactorizationMachine模型，是17年FM家族的成员。它和NFM是同一个作者，其在FM上的...
前言.早期做特征工程的时候,采用人工或决策树等来选择特征,然而这些方法无法学习到训练集中没有出现的特征组合.而近几年出现的基于embedding的方法,可以学习到训练集中没有出现的组合,作者将embedding方法归为两类,一类是FM这种线性模型,之前介绍过的FNN就是...
3、总结（具体的对比实验和实现细节等请参阅原论文）.NFM主要的特点如下：.1.NFM核心就是在NN中引入了BilinearInteraction(Bi-Interaction)pooling操作。.基于此，NN可以在lowlevel就学习到包含更多信息的组合特征。.2.通过deepenFM来学习高阶的非线性的组合特征。.3...
推荐系统近几年有了深度学习的助推发展之势迅猛，从前深度学习的传统推荐模型(协AI上推荐之FNN、DeepFM与NFM(FM在深度学习中的身影重现)Miracle80702020-12-2823:20:352639收藏28
本人才疏学浅，不足之处欢迎大家指出和交流。因个人原因最近都没更新，今天补上一篇FM家族的论文（AFM），接下来会将阿里的几个模型进行汇总下分享，希望大家一起学习呀。话不多说，今天要分享的是一个AttentionalFactorizationMachine模型，是17年FM家族的成员。它和NFM是同一个作者，其在FM上的...
前言.早期做特征工程的时候,采用人工或决策树等来选择特征,然而这些方法无法学习到训练集中没有出现的特征组合.而近几年出现的基于embedding的方法,可以学习到训练集中没有出现的组合,作者将embedding方法归为两类,一类是FM这种线性模型,之前介绍过的FNN就是...
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