摘要：背景 在FM之后出现了很多基于FM的升级改造工作，由于计算复杂度等原因，FM通常只对特征进行二阶交叉。当面对海量高度稀疏的用户行为反馈数据时，二阶交叉往往是不够的，三阶、四阶甚至更高阶的组合交叉能够进一步提升模型学习能力。如何能在引入更高阶的特征组合的同时，将计算复杂度控制在一个可接受的范围内？ 参 阅读全文

摘要：背景 在CTR/CVR预估任务中，除了FM模型[2] 之外，后起之秀FFM（Field aware Factorization Machine）模型同样表现亮眼。FFM可以看作是FM的升级版，Yuchi Juan于2016年提出该模型，但其诞生是受启于Rendle在2010年发表的另一个模型PITF 阅读全文

摘要：背景 在推荐领域CTR（click through rate）预估任务中，最常用到的baseline模型就是LR（Logistic Regression）。对数据进行特征工程，构造出大量单特征，编码之后送入模型。这种线性模型的优势在于，运算速度快可解释性强，在特征挖掘完备且训练数据充分的前提下能够达 阅读全文