在推荐系统中，学习特征的交互对于最大化CTR是非常重要的。尽管现有的方法都取得很大的成功，对于低阶和高阶的特征交互研究很少，还需要一些实验和特征工程。在本文中，我们展示了低阶和高阶交互的端对端学习。采用的模型是DeepFM，它将推荐系统的FM模型和深度模型进行整合。通过和谷歌的Wide&Deep模型对比，DeepFM的wide和deep部分共享输入，不需要对原始数据进行特征工程。基于bench-mark data和commercial data对DeepFM在CTR预估方面进行综
推荐系统
2024-08-23
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