人工智能|推荐系统——工业界的推荐系统之交叉

Factorized Machine

线性模型预测是特征的加权和。（只有加，没有乘。）

二阶特征交叉

可以通过矩阵分解减少模型参数量

深度交叉网络（DCN）

之前提到过的召回、排序模型中的神经网络可以用任意网络结构；常见的交叉层

交叉网络就是多个交叉层串起来的网络

深度交叉网络就是两个分支，一边是全连接，一边是交叉网络

LHUC网络结构

LHUC起源于语⾳识别，快⼿将LHUC应⽤在推荐精排，称作PPNet

SENet & Bilinear Cross

SENet 对离散特征做field-wise加权，如果有𝑚 个fields，那么权重向量是𝑚 维。

Field 间特征交叉

FiBiNet可以理解为同时考虑了SENet 结合 Field 间特征交叉

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