deepfm

FM系列算法解读（FM+FFM+DeepFM）

综述在计算广告中，CTR是非常重要的一环。对于特征组合来说，业界通用的做法主要有两大类：FM系列和Tree系列。这里我们来介绍一下FM系列。在传统的线性模型中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征之间的相互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合。非线性SVM可以对特征进行核变换，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好的进行学习。现在有很多分解模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系，基本上每个模型
cyydjt·2018-11-01 20:35

秋招记录-爱奇艺

一面：1、简单聊了下简历2、说一下deepfm模型的结构，与wide&deep相比，优点在哪里？
文哥的学习日记·2018-10-31 08:49

DeepFM论文阅读笔记

0-摘要DeepFM融合了因子分解机(FM)的推荐优势和DeepLearing的特征提取优势。在基准数据和商业数据上都表现优越。1-介绍点击率(CTR)预测是估计用户对某个商业项目进行点击的概率。
JasonLiu1919·2018-10-18 11:55

基于 TensorFlow Serving 的深度学习在线预估

而在广告CTR预估方面，新模型也是层出不穷：WideandDeep[1]、DeepCrossNetwork[2]、DeepFM[3]、xDeepFM[4]，美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍。
·2018-10-13 00:00

基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估

而在广告CTR预估方面，新模型也是层出不穷：WideandDeep[1]、DeepCrossNetwork[2]、DeepFM[3]、xDeepFM[4]，美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍。
美团技术团队·2018-10-12 10:18

基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估

而在广告CTR预估方面，新模型也是层出不穷：WideandDeep[1]、DeepCrossNetwork[2]、DeepFM[3]、xDeepFM[4]，美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍。
美团技术团队·2018-10-12 00:00

基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估

而在广告CTR预估方面，新模型也是层出不穷：WideandDeep[1]、DeepCrossNetwork[2]、DeepFM[3]、xDeepFM[4]，美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍。
美团点评技术团队·2018-10-11 21:00

秋招记录-滴滴

一面：1、介绍项目2、介绍下Adam优化器3、链表反转4、判断链表是否有环5、两个字符串的最小编辑距离6、python装饰器的原理7、python的迭代器8、Deepfm的原理，DeepFM是一个模型还是代表了一类模型
文哥的学习日记·2018-10-10 10:56

如何利用DeepFM算法设计推荐系统

经过了十几年的发展，推荐系统在互联网行业已经变得越来越流行。从早年没有一个合适的产品形态，到如今在今日头条和抖音等商业产品中发挥重要作用，推荐系统已经越来越受到互联网公司和研究界学者的重视。早年的推荐算法主要是各种单模型，例如逻辑回归、协同过滤、矩阵分解等等。后来推荐算法演化成了混合模型，例如GBDT+LR,GBDT+FM等。而随着深度学习的崛起，深度神经网络越来越深刻地影响了推荐系统领域的发展。
hellozhxy·2018-09-28 15:06

从FM推演各深度学习CTR预估模型

CTR预估技术从传统的逻辑回归，到近两年大火的深度学习，新的算法层出不穷：DeepFM,NFM,DIN,AFM,DCN……然而，相关的综述文章
hellozhxy·2018-09-20 09:07

秋招记录-猫眼

3、FM、DeepFM介绍一下4、介绍一下常用的CTR算法，从传统算法到深度学习算法。
文哥的学习日记·2018-09-07 16:15

基于Tensorflow实现DeepFM

github：https://github.com/sladesha/deep_learning01前言DeepFM，Ctr预估中的大杀器，哈工大与华为诺亚方舟实验室荣耀出品，算法工程师面试高频考题，有效的结合了神经网络与因子分解机在特征学习中的优点
LeadAI学院·2018-08-10 18:00

FM系列算法解读（FM+FFM+DeepFM）

综述在计算广告中，CTR是非常重要的一环。对于特征组合来说，业界通用的做法主要有两大类：FM系列和Tree系列。这里我们来介绍一下FM系列。在传统的线性模型中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征之间的相互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合。非线性SVM可以对特征进行核变换，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好的进行学习。现在有很多分解模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系，基本上每个模型
静_流·2018-08-03 14:24

推荐系统算法学习(二)——DNN与FM DeepFM

0.疯狂安利一个博客FM的前世今生：https://tracholar.github.io/machine-learning/2017/03/10/factorization-machine.html#%E7%BB%BC%E8%BF%B01.FM与DNN和embedding的关系先来复习一下FM对FM模型进行求解后，对于每一个特征xi都能够得到对应的隐向量vi，那么这个vi到底是什么呢？想一想Go
monkey512·2018-08-02 20:46

计算广告CTR----DeepFM学习笔记

论文：《DeepFM:AFactorization-MachinebasedNeuralNetworkforCTRPrediction》Abstract  CTR预估中，一个很重要的内容就是去挖掘点击背后隐藏的特征交互
lieyingkub99·2018-07-29 15:07

聊聊CTR预估算法DeepFM

DeepFM这种算法是一种基于分解机的神经网络，该算法由哈尔滨工业大学深圳研究生院联合华为诺亚方舟实验室于2017年提出的。
frank_hetest·2018-05-27 09:56

推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践

www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/781cde3d5f3d推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM
文哥的学习日记·2018-05-13 12:42

计算广告CTR预估系列(一)--DeepFM理论

计算广告CTR预估系列(一)–DeepFM理论本文首发于公众号：机器学习荐货情报局计算广告CTR预估系列(一)–DeepFM理论DeepFM1.CTR预估2.模型演进历史2.1线性模型2.2FM模型2.3
轻春·2018-05-04 22:41

Keras自定义实现带masking的meanpooling层

Keras自定义实现带masking的meanpooling层  Keras确实是一大神器，代码可以写得非常简洁，但是最近在写LSTM和DeepFM的时候，遇到了一个问题：样本的长度不一样。
蕉叉熵·2018-04-30 13:51

tensorfow实现DeepFM，模型保存、部署并java请求调用（ctr预测）

前段时间看到知乎上推了一篇文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/33699909，上面是实现wider&&deep、deepfm、pnn之类的深度学习在ctr上的应用，模型原理都比较简单
旭旭_哥·2018-04-14 16:23

阿里搜索技术，在AI路上走了多远？

：以深度学习为代表的人工智能在图像、语音和NLP领域带来了突破性的进展，在信息检索和个性化领域近几年也有不少公开文献，比如wide&deep实现了深度模型和浅层模型的结合，dssm用于计算语义相关性，deepfm
·2017-12-30 09:00

CTR预估算法之FM, FFM, DeepFM及实践

目录目录CTR预估综述FactorizationMachines(FM)算法原理代码实现Field-awareFactorizationMachines(FFM)算法原理代码实现DeepFM算法原理代码实现参考文献
Johnson0722·2017-12-29 16:36

【CTR预估】The Wide and Deep Learning Model（译文+Tensorlfow源码解析）

我在github开源来一个自己写的关于ctr预估模型的库，里面复现了一些经典的网络，如DIN，ESMM，DIEN，DeepFM等。当然其中也包含了wideanddeepmodel，
DivinerShi·2017-11-03 22:47
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