NFM（Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics）
普遍問題 在預測任務中，特徵向量是高度稀疏的，學習特徵交互是重要的 爲什麼提出該方法，其他方法的缺點 人工設計特徵組合需要領域知識，很難泛化到新問題或者新領域，沒有辦法捕獲到沒有出現在訓練數據中的組合特徵； embedding的方式： FM：以線性的方式學習二階特徵交互，對於捕獲現實數據非線性和複雜的內在結構表達力不夠； 深度網絡：例如Wide&Deep 和DeepCross，簡單地concate
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