【Pytorch基础教程27】DeepFM推荐算法
文章目录
- 零、特征组合的发展史
- 一、deepFM原理
- 二、FM部分的数学优化
- 三、改进FM后的模型代码
- 四、训练和测试部分
- 五、训练结果
- 六、使用rec hub包实现deepFM
- 6.1 特征工程
- 6.2 模型部分
- 七、几个问题
- Reference
零、特征组合的发展史
提升CTR的有效策略有特征组合，但是随着二阶特征、三阶特征的阶数提高，时间复杂度就升高很多了，在推荐系统中就难以满足实时性的要求。
- DNN：网络参数过大（对离散特征进行one hot编码，input维度大）
- DNN改进：加入Field思想，将One hot特征转换为Dense vector，基本思想：避免全连接，分而治之。
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