FiBiNet

Embedding压缩之hash embedding

在之前的两篇文章CTR特征重要性建模：FiBiNet&FiBiNet++模型、CTR特征建模：ContextNet&MaskNet中，阐述了特征建模的重要性，并且介绍了一些微博在特征建模方面的研究实践，
我就算饿死也不做程序员·2023-12-01 23:59

AI上推荐 之 FiBiNET模型(特征重要性选择与双线性特征交叉)

1.写在前面从五月份的xdeepFM到现在，已经有一个多月的时间没有与推荐模型相关的paper了，说好的"小步快跑"呢？来到公司实习之后，更一直抽不出时间来更新这个系列。不过，最近这段时间，由于开始接触实际场景下的推荐小项目，而实习生的话一般要从模型上手，所以这一周终于又有了时间开始玩推荐模型，并进行相应的魔改。当然，来实习之后，从前辈们的以及周围伙伴的交流中悟出了一个真理，在推荐系统甚至其他领域
翻滚的小@强·2023-10-30 16:53

FiBinet解读

特征重要性双线性交互AI上推荐之FiBiNET模型(特征重要性选择与双线性特征交叉)张俊林：推荐系统排序环节特征Embedding建模SENet在推荐领域中的应用DeepCtr实现FiBinettf2实现
得克特·2023-10-30 16:18

CTR特征建模：ContextNet & MaskNet(Twitter在用的排序模型)

在之前的文章中FiBiNet&FiBiNet++模型，阐述了微博在CTR特征(Embedding)重要性建模方面的一些实践方向，今天再来学习下这个方面的两个相关研究：致力于特征和特征交互精炼(refine
我就算饿死也不做程序员·2023-10-10 23:27

ctr特征重要性建模：FiBiNet&FiBiNet++模型

FiBiNET（FeatureImportanceandBilinearfeatureInteractionNETwork）为推荐系统的CTR模型提出了一些创新方向：引入一个SENet模块，可以动态学习特征的重要性
我就算饿死也不做程序员·2023-06-14 10:57

推荐算法炼丹笔记：排序模型CTR点击率预估系列

（一）FiBiNET：结合特征重要性和双线性特征交互进行CTR预估1.1背景本文发表在RecSys2019，主要通过动态学习不同特征的特征重要性权重，解决CTR预估中对不同场景下不同特征的权重（ReWeight
炼丹笔记·2022-12-20 18:20

一文总结排序模型CTR点击率预估

（一）FiBiNET：结合特征重要性和双线性特征交互进行CTR预估1.1背景本文发表在RecSys2019，主要通过动态学习不同特征的特征重要性权重，解决CTR预估中对不同场景下不同特征的权重（ReWeight
炼丹笔记·2022-12-16 02:04

GAT 算法原理介绍与源码分析

4.1GraphAttentionLayer4.2GAT网络五.总结零.前言(与正文无关,请忽略)对自己之前分析过的文章做一个简单的总结:机器学习基础:LR/LibFM特征交叉:DCN/PNN/DeepMCP/xDeepFM/FiBiNet
珍妮的选择·2022-11-20 13:38

推荐算法炼丹笔记：CTR点击率预估系列入门手册

（一）FiBiNET：结合特征重要性和双线性特征交互进行CTR预估1.1背景本文发表在RecSys2019，主要通过动态学习不同特征的特征重要性权重，解决CTR预估中对不同场景下不同特征的权重（ReWeight
炼丹笔记·2022-02-19 08:54

推荐系统系列：新浪搜索团队FiBiNET理论和代码实现

一、前言（1）代码参考了阿里巴巴浅梦大神的实现，非常牛逼的一位大佬，非常值得大家学习；（2）微博提出的fibinet点击预估模型，论文地址为：https://arxiv.org/pdf/1905.09433
wwwsctvcom·2020-09-12 21:59

RecSys2019|优于DeepFM和XDeepFM的CTR模型FiBiNET

FiBiNET:CombiningFeatureImportanceandBilinearfeatureInteractionforClick-ThroughRatePredictionTongwenHuang
frank_hetest·2020-06-23 14:03

FiBiNET-学习

Ourmaincontributionsarelistedasfollows:•InspiredbythesuccessofSENETinthecomputervisionfield,weusetheSENETmechanismtolearntheweightsoffeaturesdynamically.•WeintroducethreetypesofBilinear-Interactionlay
banshizhao6963·2020-06-22 17:15

RecSys19 | FiBiNET：结合特征重要性和双线性特征交互进行 CTR 预估

HohXil出品社区：DataFun注：欢迎转载，转载请注明出处▌简介最近忙于工作，没怎么看新的论文，今天把之前写的一点记录分享一下~本文主要介绍新浪微博机器学习团队发表在RecSys19上的一项工作：FiBiNET
Wang_AI·2020-06-22 08:50

FiBiNET总结

CombiningFeatureImportanceandBilinearfeatureInteractionforClick-ThroughRatePrediction目录本文主要工作相关工作本文的模型实验本文主要工作（1）Ourmaincontributionsarelistedasfollows:•InspiredbythesuccessofSENETinthecomputervisionf
无敌小猫猫·2020-06-22 05:38

Combining Feature Importance and Bilinear feature Interaction for CTR Prediction (FiBiNET)

时间：2019.05作者：TongwenHuang,ZhiqiZhang,JunlinZhangAbstract文中使用Squeeze-ExcitationNetwork（SENET）动态学习特征的重要性，并且使用bilinearfunction学习特征组合ModelStructureSENETLayerSqueeze：用max/averagepooling学习每一维特征的全局信息Excitati
ChristineC_·2020-06-21 18:18

FiBiNET：结合特征重要性和双线性特征交互进行CTR预估

文章标题为FiBiNET:CombiningFeatureImportanceandBilinearfeatureInteractionforClick-ThroughRatePrediction文章指出当前的许多通过特征组合进行
浅梦s·2020-06-21 08:09

CTR学习笔记&代码实现6-深度ctr模型 后浪 xDeepFM/FiBiNET

xDeepFM用改良的DCN替代了DeepFM的FM部分来学习组合特征信息，而FiBiNET则是应用SENET加入了特征权重比NFM，AFM更进了一步。
风雨中的小七·2020-06-01 08:00

一种能自动抽取特征与特征interaction重要性的CTR模型

今天的博客主要参考了2019年推荐系统顶会RecSys的paper《FiBiNET:CombiningFeatureImportanceandBilinearfeatureInteractionforClick-ThroughRatePrediction
guoyuhaoaaa·2019-07-13 22:18
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