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推荐系统经典论文学习

传统：大量特征工程

FM：使用隐向量内积来建模组合特征，利用MF解决了数据稀疏的情况下的特征组合问题
深入理解FFM原理与实践
FFM：在FM的基础上引入了field的概念，在不同的field上使用不同的隐向量
深入理解FFM原理与实践
DeepFM：在FM的基础上，加入了并行的DNN，可以学习高度非线性的高阶组合特征
（DNN缺点：隐式的学习特征组合带来不可解释性和低效的学习，因为不是所有的特征组合都是有用的）
推荐系统遇上深度学习(三)–DeepFM模型理论和实践

Deep&Cross Network：使用Cross Network和Deep Network并行，交叉网络的每一层都应用特征交叉，高效学习组合特征
Deep & Cross Network总结
推荐系统遇上深度学习(五)–Deep&Cross Network模型理论和实践

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