推薦系統CTR預估模型之Attentional Factorization Machines(AFM)

 Attentional FM(AFM[1])可以看成是在FM[2]的基礎上作了一些改進，與FFM[3]把相同性質的特徵引入一個field，同時也爲每一個field學習一個獨立的隱向量有所不同，它入了一個attention機制。 傳統的FM通過爲每個特徵學習一個embedding 向量，可以計算任何一個交叉特徵的權重；然而，在實際場景中，不同的特徵組合對最後的結果影響會有很大的不同，舉個簡單的例子

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