CTR预估 论文精读(十)--xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems
1.手动提取特征的缺点挖掘高质量的交互特征需要非常专业的领域知识并且需要做大量尝试，耗费时间和精力。在大型推荐系统中，原生特征非常庞大，手动挖掘交叉特征几乎不可能。挖掘不出肉眼不可见的交叉特征。2.FM系列模型FM模型：提取隐向量然后做内积的形式来提取交叉特征，扩展的FM模型更是可以提取随机的高维特征（DeepFM），缺点：会学习所有交叉特征，其中肯定会包含无用的交叉组合，这些组合会引入噪音降低模