論文精讀-DeepFM

目前的CTR預估模型，實質上都是在「利用模型」進行特徵工程上狠下功夫。傳統的LR，簡單易解釋，但特徵之間信息的挖掘需要大量的人工特徵工程來完成。由於深度學習的出現，利用神經網絡本身對於隱含特徵關係的挖掘能力，成爲了一個可行的方式。DNN本身主要是針對於高階的隱含特徵，而像FNN（利用FM做預訓練實現embedding，再通過DNN進行訓練，有時間會寫寫對該模型的認識）這樣的模型則是考慮了高階特徵，

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