DCN用电影推荐示例解释公式

用电影推荐示例解释公式

一、公式组成部分解析

二、电影推荐场景下的计算示例

三、公式在电影推荐中的意义

1. 特征交互挖掘

通过
，模型捕捉用户特征（年龄、性别）与电影特征（类型嵌入）的显式交互。例如，计算年龄 ( 30 ) 与动作片嵌入值的加权组合，挖掘“30岁用户对动作片的偏好程度”。

2. 残差连接的作用

保留原始输入 xl，防止深层网络训练的梯度消失问题。同时，让模型自主融合原始特征与交互特征。如性别对推荐影响小，残差连接可弱化交互特征中性别相关部分，保留年龄与电影类型的关键交互信息。

3. 多层叠加的价值

叠加多个交叉层，每一层基于前一层交互特征，进一步挖掘高阶交互（如“年龄×性别×电影类型”），逐步丰富特征表达，提升电影推荐精度。