論文筆記《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics》
原文鏈接 本文發表於信息檢索領域頂級會議 SIGIR 2017 代碼鏈接 摘要 在當今互聯網工業界中，有許多預測任務需要用到大量的類別特徵。要想將這些類別特徵送入到模型中，就必須得將其onehot。但這樣一來，就會產生大量的稀疏特徵，要想從這些稀疏特徵中充分學習到有用的信息，必須要考慮特徵之間的相互作用。 FM算法是一種常用的解決方案，因爲它充分考慮了二階特徵之間的相互作用。然而FM有一個缺點，就
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