摘要：1. FM 针对海量稀疏特征需要进行交叉学习的特点，学习隐向量，用0.5*(和的平方-平方的和)计算结果，优化算法是梯度下降算法 1.1 优点 - FM模型可以在非常稀疏的情况下进行参数估计 - FM模型是线性时间复杂度的 - FM是线性模型的升级版，是深度模型的基础 - FM模型是一个通用的模型， 阅读全文

摘要：广告推荐 要求更精确，预测结果高了或者低了都会影响广告主对业务的投放 广告数据内容不同，广告特征更少 广告数据多变，修改操作频繁 竞价机制+人工调整操作 是广告主、媒体和用户的三方博弈，有相关的博弈技术，Bidding策略，排期优化、智能预算控制 还需要考虑反作弊机制 直播推荐 时间差 内容推荐 看 阅读全文

摘要：关于transformer的所有疑问点都在这些文章中回答了，记录一下。 位置编码综述文章：https://kexue.fm/archives/8130 多头数量和效果的讨论：https://blog.csdn.net/abcdefg90876/article/details/105236500?sp 阅读全文

摘要：DeepCtr是一个简易的CTR模型框架，集成了深度学习流行的所有模型，适合学推荐系统模型的人参考。我在参加比赛中用到了这个框架，但是效果一般，为了搞清楚原因从算法和框架两方面入手。在读代码的过程中遇到一些不理解的问题，所以记录在这里。 1. DeepFM模型的整体流程 preprocess_inp 阅读全文

摘要：自己用tensorflow实现了linear模型，但是和sklearn提供的模型效果相比，实验结果差了很多，所以尝试了修改优化算法，正则化，损失函数和归一化，记录尝试的所有过程和自己的实验心得。 import numpy as np import tensorflow as tf import sk 阅读全文