04-《DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction》

1.背景 DeepFM，2017年被提出，是一個以並行形式結合了DNN和FM的模型。它被提出用於解決構建複雜特徵組合的問題。 在CTR預測中，學習用戶點擊行爲背後的隱藏特徵組合是非常重要的。這些隱藏特徵組合通常比較複雜，包括了低階和高階。我們需要注意是的，低階和高階的特徵組合是同樣重要的，我們不應該忽略任意一個。 構建特徵組合的問題，其實一直是CTR預測中的一個難題。 對於複雜高階特徵組合而言，多

>>阅读原文<<