摘要：背景 在CTR预估任务中，线性模型仍占有半壁江山。利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，往往也能达到一个不错的baseline，且可解释性强。但这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的，所以对 阅读全文

摘要：背景 特征工程是绕不开的话题，巧妙的特征组合也许能够为模型带来质的提升。但同时，特征工程耗费的资源也是相当可观的，对于后期模型特征的维护、模型线上部署不太友好。2016年，微软提出Deep Crossing模型，旨在解决特征工程中特征组合的难题，降低人力特征组合的时间开销，通过模型自动学习特征的组合 阅读全文

摘要：背景 上一篇文章介绍了FNN [2]，在FM的基础上引入了DNN对特征进行高阶组合提高模型表现。但FNN并不是完美的，针对FNN的缺点上交与UCL于2016年联合提出一种新的改进模型PNN（Product based Neural Network）。 PNN同样引入了DNN对低阶特征进行组合，但与F 阅读全文