1. DeepFM算法

　　结合FM算法和DNN算法，同时提取低阶特征和高阶特征，然后组合。FM算法负责对一阶特征及由一阶特征两两组合成的二阶特征进行特征提取；DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征提取。

2. DeepFM优势

　　端到端模型，无需特征工程。

　　结合了广度和深度模型的优点，联合训练FM和DNN模型，共享底层参数，同时学习低阶特征组合和高阶特征组合。

　　DeepFM共享Embedding Vector，训练更加高效。

3. DeepFM表达式

总体：

FM：

DNN：

　　前馈过程：

其中是

　　DNN预测模型表达式为：

　　

其中

4. 模型结构

　　DeepFM结构图

　　FM结构图

　　DNN结构图

　　稀疏映射为稠密向量图

其中Embedding矩阵的大小为特征数量*隐向量维度，通过特征的Index选择特征。

Time : 2019-10-14 10:44:06

CTR@DeepFM的更多相关文章

  1. CTR预估算法之FM, FFM, DeepFM及实践

    https://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/78933253 目录目录CTR预估综述Factorization Machines(FM)算法原理代码实 ...

  2. （读论文）推荐系统之ctr预估-DeepFM模型解析

    今天第二篇(最近更新的都是Deep模型,传统的线性模型会后面找个时间更新的哈).本篇介绍华为的DeepFM模型 (2017年),此模型在 Wide&Deep 的基础上进行改进,成功解决了一些问 ...

  3. DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction (2017)论文要点

    论文链接: https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pdf FM原理参考: Factorization Machines with libFM 论文阅读  https://w ...

  4. 深度学习在 CTR 中应用

    欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:高航 一. Wide&&Deep 模型 首先给出Wide && Deep [1] 网络结构: 本质上 ...

  5. DeepCTR专题：DeepFM论文学习和实现及感悟

    论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pdf CTR预估我们知道在比较多的应用场景下都有使用.如:搜索排序.推荐系统等都有广泛的应用.并且CTR具有极其重要的 地 ...

  6. 主流CTR预估模型的演化及对比

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐.信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用.在这些领域,用户的反馈行为包括点击.收藏. ...

  7. 用 tensorflow实现DeepFM

    http://www.fabwrite.com/deepfm 文章DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Predic ...

  8. 深度学习在CTR预估中的应用

    欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由鹅厂优文发表于云+社区专栏 一.前言 二.深度学习模型 1. Factorization-machine(FM) FM = LR+ e ...

  9. DeepFM算法解析及Python实现

    1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点:同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征,所以越来越被广泛使用. 在DeepFM中,FM算法负责对一阶 ...

随机推荐

  1. SUSE CaaS Platform 4 - 简介

    SUSE CaaS Platform KUBERNETES - 面向企业 SUSE CaaS Platform 是一款企业级容器管理解决方案,可让 IT 和 DevOps 专业人士更轻松地部署.管理和 ...

  2. Spring Boot （八）： Mybatis 增强工具 MyBatis-Plus

    1. 简介 在上一篇文章<Spring Boot (七): Mybatis极简配置> 中我们介绍了在 Spring Boot 中 Mybatis 的基础使用方式,其中有一部分美中不足的是 ...

  3. python爬虫——京东评论、jieba分词、wordcloud词云统计

    接上一章,动态页面抓取——抓取京东评论区内容. url=‘https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJS ...

  4. css 精灵图的使用

    精灵图的使用 1.给一个容器定义一个大小(宽高) 2.引入背景图 3.定位到自己你想要的图片位置 例如:  background-position: 0 0;  background-position ...

  5. Scala 学习笔记之集合(2)

    class StudentTT extends StudentT{ def sayBye(name: String, age: Int)(address: String){ println(" ...

  6. 响应系统设置的事件(Configuration类)

    1.Configuration给我们提供的方法列表 densityDpi:屏幕密度 fontScale:当前用户设置的字体的缩放因子 hardKeyboardHidden:判断硬键盘是否可见,有两个可 ...

  7. springmvc Controller接收前端参数的几种方式总结

    (1) 普通方式-请求参数名和Controller方法的参数一致 @Controller @RequestMapping("/param") public class TestPa ...

  8. 52个有效方法(1) - 了解Objective-C语言的起源

    Objective-C语言使用的是"消息结构"而非"函数调用" "消息结构"和"函数调用"之间的区别 "消息结 ...

  9. MacOS 导入MySQLdb 报错解决思路（解决ImportError: this is MySQLdb version (1, 2, 3, 'beta', 1), but _mysql is version (1, 2, 5, 'final', 1)）

    cd /Library/Python/2.7/site-packages ls rm -rf MySQL_python-1.2.5-py2.7.egg-info 然后重新import 即可

  10. 重载operator new delete函数

    可以重载global的operator new delete 函数,细节如下: MyNewDelete.h #pragma once #include <stdlib.h> #includ ...