深度学习尝鲜-DeepFM模型原理 / 开普饭

大家好,上一期文章我们聊了FM模型在推荐系统当中起到的作用,以及它的一些缺点. 今天我们继续来聊FM,不过不是单纯聊FM的原理了,而是聊聊更深层次的方法论,以及FM家族的一些改进策略. Embeddi ...

前言自从我上次在知乎回答了问题<机器学习中较为简单的算法有哪些?>,很多同学私信我询问我FM算法在推荐系统中的应用细节,索性今天就专门写一篇文章,仔细聊一聊FM这把"推荐算法中 ...

特征 DNN需要组合特征 LR模型的时候,我们需要构造许多组合特征,比如UserID与ItemID的组合,许多做DNN的都宣称简化了特征工程,由隐层学习特征交叉,但是隐层进行特征组合的方式并没有明确的 ...

CTR学习笔记系列的第一篇,总结在深度模型称王之前经典LR,FM, FFM模型,这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型.模型分别用自定义Keras Layer和estimator来实现,哈哈一个是 ...

实战是学习一门技术最好的方式,也是深入了解一门技术唯一的方式.因此,NLP专栏计划推出一个实战专栏,让有兴趣的同学在看文章之余也可以自动动手试一试. 本篇介绍如何基于tensorflow快速搭建一个基 ...

尽管BERT为代表的预训练模型大肆流行,但是身处工业界才会知道它落地有多难,尤其是QPS动辄几百的在线推荐.搜索系统,哪怕在大厂也很难在线上系统见到它们. 今天就想反其道而行之,谈谈工业界搜索.推荐. ...

作者:陈文强.白杨.黄海勇出品社区:DataFunTalk 导读:美图秀秀社交化的推进过程中,沉淀了海量的优质内容和丰富的用户行为.推荐算法连接内容消费者和生产者,在促进平台的繁荣方面有着非常大的价 ...

文章作者:白博内容来源:58技术导读深度学习得益于良好的深层特征表达性,目前在视觉.文本.语音等领域获得了广泛的应用.搜索领域紧贴用户需求,作为深度学习商业变现最成功的路径之一,众多头部企业发展 ...

炼丹笔记干货作者:九羽,四品炼丹师 BERT等Transformer模型在自然语言处理领域大放异彩之后,将Transformer应用在各个领域变成了一种潮流,包括之前文章中介绍的 Image Tra ...

本篇文章把之前一个月学习的网络特征交叉的文章结合自己平时实践的经验梳理一遍,方便今后学习回顾. LR Poly2 FM FFM MLP WDL(DLRS16) DeepFM(IJCAI17) NFM( ...

本文主要包含以下内容: 1.背景 2.矩阵分解类算法 2.1 协同过滤 CF 2.2 矩阵分解 MF 2.3 逻辑回归 LR 2.4 因子分解机FM 2.5 组合模型 3.FM深入介绍 3.1 FM特 ...

实战是学习一门技术最好的方式,也是深入了解一门技术唯一的方式.因此,NLP专栏计划推出一个实战专栏,让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试. 本篇介绍自然语言处理中一种非常重要的任务:命名实体 ...

文章作者:李晨旭汽车之家出品平台:DataFunTalk 导读:汽车之家的推荐系统紧随前沿技术,在支持内部多个推荐场景的同时,对外也有了一定的输出.未来我们期望汽车之家的推荐系统不只是前沿技术的应 ...

深度学习尝鲜-DeepFM模型原理