9.1?從FM推演各深度學習CTR預估模型

從FM（因子分解機）推演各深度學習CTR（點擊通過率）預估模型 ?? 嗨，伙計們，讓我們來探討一下從FM（因子分解機）出發(fā)，如何推演出各種深度學習CTR預估模型吧！這是程序員們的盛宴，準備好了嗎？?? 首先，讓我們回顧一下FM的核心思想：FM通過捕捉特征之間的交互關系，將特征之間的二階組合考慮到模型中，這使得它在CTR預估等推薦任務中表現(xiàn)出色。?? 現(xiàn)在，讓我們逐步推演出不同的深度學習CTR預估模型： 1. **FFM（Field-aware Factorization Machines）**：FFM在FM的基礎上引入了“Field”的概念，它考慮了不同特征之間不同字段的交互。這就像是在圍棋棋盤上下棋，每個棋子都在特定的位置，而不僅僅是一個混亂的局面。?? 2. **DeepFM**：DeepFM將FM與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，同時保留了FM的特征交互能力。這就像將經(jīng)典音樂與現(xiàn)代電子音樂融合，創(chuàng)造出新穎的聲音。?? 3. **Wide & Deep Learning**：這個模型將線性模型（Wide）與深度神經(jīng)網(wǎng)絡（Deep）相結合，以在CTR預估中兼顧廣度和深度。就像在編程中，我們需要廣泛的知識和深刻的洞察力。?? 4. **DIN（Deep Interest Network）**：DIN模型考慮了用戶的興趣演化過程，通過注意力機制捕捉用戶歷史行為中的關鍵興趣。這就好比在社交媒體上關注不同的朋友，根據(jù)不同的興趣來決定關注程度。?? 5. **xDeepFM**：xDeepFM在DeepFM的基礎上引入了交叉網(wǎng)絡（Cross Network），用于建模特征之間的高階交叉關系。這就像編寫復雜的算法，解決高度互相關聯(lián)的問題。?? 最后，不同的CTR預估模型有不同的應用場景和性能特點，就像在編程中選擇不同的數(shù)據(jù)結構和算法來解決不同類型的問題一樣。選擇合適的CTR模型就像選擇適當?shù)墓ぞ咭粯?，能夠更好地滿足業(yè)務需求。繼續(xù)探索，不斷優(yōu)化你的CTR預估模型吧！??????????