xDeepFM模型

参考文献

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57162373

源码解读

https://github.com/shenweichen/DeepCTR

可分为三大块：

1.模型输入部分

通过Input层和embedding层，对稀疏特征进行embed。得到一个embedding_list

2.模型结构部分

用tensorflow的build,call函数，新建Layer,一层一层堆积

3.模型训练和预测部分

继承tf.keras中的Layer类，里面有fit和predict方法。

1.模型输入部分

一些总结

不用做one hot,将sparse feature做embedding灌入模型中，指定embed size.

注意：

CIN层是向量级别的交叉，所以xdeepFM,不能做不同的embed size

CIN博客

http://xudongyang.coding.me/xdeepfm/

http://kubicode.me/2018/09/17/Deep%20Learning/eXtreme-Deep-Factorization-Machine/#CIN

高级特征计算过程：

应用了Kronecker product（克罗内克积)，CNN中的核思想，RNN中的前后思想。

m为特征数，D为embed size长度。Hk为k层的特征数。