xDeepFM

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。
翻滚的小@强·2023-10-30 16:53

MaskNet 这个CTR模型，有点意思

CTR模型相关论文，大家已经看了很多了，如FNN、DeepFm、XDeepFM等，难免会"审美疲劳"，所以这些模型真的充分挖掘了交叉特征了吗？
炼丹笔记·2023-10-10 23:34

DeepCTR：易用可扩展的深度学习点击率预测算法包

这个项目主要是对目前的一些基于深度学习的点击率预测算法进行了实现，如PNN,WDL,DeepFM,MLR,DeepCross,AFM,NFM,DIN,DIEN,xDeepFM,AutoInt等,并且对外提供了一致的调用接口
u013250861·2023-09-15 18:05

CTR预估之Wide&Deep系列(下):NFM/xDeepFM

在上一篇文章中CTR预估之Wide&Deep系列模型:DeepFM/DCN，学习了Wide&Deep这种通用框架：wide组件的线性模型的显性低阶特征交叉提供记忆能力，deep组件的深度网络模型的隐式高阶特征交叉提供泛化能力，还有DeepFM和Deep&Cross（DCN）模型，对wide部分进行改进。今天，再介绍两种同属这种框架的模型，但改进的不是wide部分，其中NFM（NeuralFacto
我就算饿死也不做程序员·2023-09-15 03:39

xDeepFM架构理解及实现

本文主要是为了讲解xDeepFM的框架，及如何用tensorflow去实现主干部分，如果需要直接拆箱可用，可以参考:xDeepFM，我的部分代码也来自于其中，这边主要是和大家一起对比着看下，xDeepFM
slade_sal·2023-08-31 04:54

论文笔记之xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems

xDeepFM:CombiningExplicitandImplicitFeatureInteractionsforRecommenderSystems目标：CTR预估文中指出DNN可以进行隐式的特征交叉
小弦弦喵喵喵·2023-08-14 09:22

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_list2.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
安琪拉的小迷妹·2023-03-19 09:37

交叉特征的处理算法学习理解(FM-xDeepFM)

FM算法公式：其中其中利用上三角矩阵=(对称矩阵-对角矩阵)/2的思想，将其化简为再利用梯度下降法求出V，即得到每个特征的隐含向量(能反映交叉信息)，同时训练即可得到分类或回归模型。注：V的维度为，的维度为，为超参，表示向量维度。FFM算法在FM的基础上引入了类别(field)的概念，n个特征(已one-hot编码)属于f个field。此时相对于FM中的，FFM中的维度为，中有f个向量是不相同的，
sinat_36190649·2023-01-22 08:39

CTR深度学习模型之 DeepFM 模型解读

/FFM/双线性FFM相关推导与理解CTR深度学习模型之DeepFM模型解读【CTR模型】TensorFlow2.0的DeepFM实现与实战(附代码+数据)CTR模型之Deep&Cross(DCN)与xDeepFM
VariableX·2023-01-09 13:06

【推荐算法】点击率预估模型（CTR） 快速入门（赋源码）

支持模型DeepFM、xDeepFM、DCNMix、DeepFEFM、DIFM等。最优模型自动保存，输出详细评估结果。支持导出SavedModel格式模型，方便TFServing部署。项目依赖
MachineCYL·2022-12-16 02:35

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
珍妮的选择·2022-11-20 13:38

大厂面试机器学习算法（5）推荐系统算法

文章目录FM背景特征组合Challenge&解决方案Wide&DeepModel背景解决方案DeepFM背景解决方案DeepCross背景解决方案xDeepFM背景解决方案DeepFEFM背景解决方案AutoInt
我是女生，我不做程序媛·2022-05-02 07:30

推荐系统（七）xDeepFM模型

推荐系统（七）xDeepFM模型推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines（FM）推荐系统（四）Field-awareFactorizationMachines
天泽28·2022-02-09 07:38

推荐系统-重排序-CTR-DCN-CIN-xDeepFM

一个总结https://www.cnblogs.com/xianbin7/p/10661572.html特征交叉的元素级bit-wiseVS向量级vector-wise元素级别的特征交叉，典型的就是神经网络。向量级特征交叉典型的就是向量点乘。两者区别就是，对于特征交叉来说，从直观上，vector-wise的形式更能理解。而bit-wise则显得更加隐晦。同时，vector-wise会引入更少的参数
莱昂纳多91·2021-06-19 21:10

AI上推荐 之 xDeepFM模型(显隐性高阶特征交互的组合策略)

1.写在前面这篇文章整理模型，不再使用华丽的前言外表，也跳出了王喆老师书上的推荐模型，从前面的各个模型的基础上开始尝试推荐系统领域各个方面的一些新探索和成果了，后面的这个系列打算采用“小步快跑”的方式，每次研究一个模型，主要是基于原论文和一些不错的博客，然后通过一篇文章把细节进行梳理，这样既兼顾论文总结，也能保持短期更新，逼迫自己快速学习和输出。但是为了整理清楚每篇论文里面的细节和完成知识的串联，
Miracle8070·2021-05-06 10:34

推荐系统论文阅读（二十一)-DeepFM升级版xDeepFM

论文：地址：https://arxiv.org/pdf/1803.05170.pdf论文题目：《xDeepFM:CombiningExplicitandImplicitFeatureInteractionsforRecommenderSystems
推荐系统论文阅读·2020-12-21 00:14

deepFm的keras实现

CTR预估模型：DeepFM/Deep&Cross/xDeepFM/AutoInt代码实战与讲解。二阶和DNN部分，只用了稀疏特征，缺少连续特征。用keras实现dee
xxaxtt·2020-12-20 21:31

XDeepFM学习笔记之填坑之路

而作者又提出了这个XDeepFM，这真是天外有天啊。
VideoRec·2020-10-07 21:45

推荐系统与深度学习（十一）——xDeepFM模型原理

公众号后台回复“图书“，了解更多号主新书内容作者：livan来源：数据python与算法模型介绍随着深度学习发展，高维特征的价值凸显出来，能够更清晰的表示特征交互，当输入数据的内容变得丰富时，就需要高阶的交叉特征。于是有了很多高维特征交互方法，开始的特征交互是人工的，比如：Deep&Wide等，这一方式的问题在于：1）工程师需要花费大量时间了解数据，提出高维交叉特征，人力成本比较昂贵；2）由于稀疏
IT农民工1·2020-09-16 04:59

【CTR预估】 xDeepFM模型

xDeepFM模型看作者邮箱应该中科大、北邮、微软合作发表的，发表在kdd2018。
DivinerShi·2020-09-14 04:23

深度排序模型概述（一）Wide&Deep/xDeepFM

https://www.cnblogs.com/hellojamest/p/11067736.html本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型。广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择，因为输入一般维度非常高，稀疏，同时包含连续性特征和离散型特征。模型即使到现在DeepFM类的方法，其实也都很简单。模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上，比如利用低阶和高阶特征、尝试自动学
滴水-石穿·2020-09-12 20:50

xDeepFM的深入浅出

在FM中，采用了一阶和二阶的特征组合，相比与只使用一阶线性组合效果要好很多。但是特征组合的能力还是有限的。即特征之间组合的力度，挖掘特征之间的关联性还是较差的。在图像处理的一些方法中，模型的深度都比较深经过了很多层的非线性变换，主要的目的是为了让模型充分的学习数据的分布以及更加抽象的表示，也就是希望利用高阶的特征。在模型的深层部分得到的特征就是数据的高阶表示，因此DeepFM就是在FM的基础上加上
SmartBrain·2020-09-12 18:37

【论文导读】KDD2018｜xDeepFM---采用显式的高阶特征交互网络CIN

前言xDeepFM（eXtremeDeepFactorizationMachine）模型是2018年由中科大、北邮、微软研究院在KDD上联合提出的模型（论文：“xDeepFM:CombiningExplicitandImplicitFeatureInteractionsforRecommenderSystems
Blank_spaces·2020-08-23 23:34

推荐系统论文学习

https://zhuanlan.zhihu.com/p/53361519揭秘Deep&Cross:如何自动构造高阶交叉特征：https://zhuanlan.zhihu.com/p/55234968xDeepFM
The_Only_God·2020-08-07 23:39

xDeepFM论文解读(KDD2018)

xDeepFM:CombiningExplicitandImplicitFeatureInteractionsforRecommenderSystems引言(ABSTRACT)组合特征对与许多商业模型的成功都至关重要
yfreedomliTHU·2020-08-03 09:28

【CTR模型】TensorFlow2.0 的 DeepFM 实现与实战(附代码+数据)

/FFM/双线性FFM相关推导与理解CTR深度学习模型之DeepFM模型解读【CTR模型】TensorFlow2.0的DeepFM实现与实战(附代码+数据)CTR模型之Deep&Cross(DCN)与xDeepFM
VariableX·2020-07-28 20:35

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。
weixin_34293246·2020-07-28 19:39

推荐系统遇上深度学习(二十二):DeepFM升级版XDeepFM模型强势来袭！

今天我们要学习的模型是xDeepFM模型，论文地址为：https://arxiv.org/abs/1803.05170。文中包含我个人的一些理解，如有不对的地方，欢迎大家指正！
hellozhxy·2020-07-07 09:41

推荐系统遇上深度学习(二十二)--DeepFM升级版XDeepFM模型强势来袭！

今天我们要学习的模型是xDeepFM模型，论文地址为：https://arxiv.org/abs/1803.05170。文中包含我个人的一些理解，如有不对的地方，欢迎大家指正！
文哥的学习日记·2020-07-01 00:02

xDeepFM架构理解及实现

本文主要是为了讲解xDeepFM的框架，及如何用tensorflow去实现主干部分，如果需要直接拆箱可用，可以参考:xDeepFM，我的部分代码也来自于其中，这边主要是和大家一起对比着看下，xDeepFM
sladesha·2020-06-26 13:20

推荐系统CTR预估模型之xDeepFM

 xDeepFM是MSRA发表在KDD2018上的一篇文章，用于CTR预估。 前面已经介绍过DeepFM和Deep&CrossNetworks两种模型，xDeepFM可以看成结合了这两种模型的优点。
CIA_agent·2020-06-23 14:48

RecSys2019|优于DeepFM和XDeepFM的CTR模型FiBiNET

FiBiNET:CombiningFeatureImportanceandBilinearfeatureInteractionforClick-ThroughRatePredictionTongwenHuang,ZhiqiZhang,JunlinZhangSinaWeiboInc.https://arxiv.org/pdf/1905.09433.pdf在facebook，新浪微博这种互联网公司中，
frank_hetest·2020-06-23 14:03

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
dby_freedom·2020-06-21 19:42

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

xDeepFM

1.xDeepFM:CombiningExplicitandImplicitFeatureInteractionsforRecommenderSystems2.广告领域模型发展梳理以及最新模型xDeepFM
xyq_learn·2020-04-11 13:32

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·2020-04-11 00:28

deep&cross network(DCN)算法 xdeepfm是DCN的进阶

下面就大致介绍下xDeepFM的工作。为了实现自动学习显式的高阶特征交互，同时使得交互发生在向量级上。下图就是模型的框架图。最下层是输
我是女孩·2020-03-25 17:40

xDeepFM

1.xDeepFM优势自动高效的学习隐式和显示的高维特征交互设计一个新的CIN网络可以显示学习高阶特征交互，且为Vector-Wise2.xDeepFM整体算法框架整个网络结构主要分为两部分：压缩交互网络和
LuckPsyduck·2019-12-06 11:00

xDeepFM模型

xDeepFM是微软2018年发的一篇新论文，它是用来把二阶、三阶、四阶组合一层一层做出来，但无非它用的是类CNN的方式来做这个事的。这是第二个路线的两个代表。
Yasin_·2019-09-11 14:59

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
ChaosJ·2019-07-28 12:30

#Paper Reading# xDeepFM:Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems

论文题目:xDeepFM:CombiningExplicitandImplicitFeatureInteractionsforRecommenderSystems论文地址:https://dl.acm.org
john159151·2019-06-02 15:12

推荐系统与DNN的结合

  这篇博客记录自己前段时间对基于DNN的推荐模型的学习，包括FM、FFM、DCN、PNN、AFM和XDeepFM。FM  全称是FactorizationMachine，分解机。
妖皇裂天·2018-12-24 11:42

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
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