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在学习和应用推荐算法的过程中,发现越来越多的文章在描述深度学习应用在推荐系统上的方法,不可否认深度学习的发展给推荐系统带来了巨大的进步,但是传统的经典算法仍然是...
不知道大家有没有这种感受,在学习推荐系统算法模型时,少不了embedding的应用,有的推荐算法模型甚至可以说就是在做embedding的过程,可见embedd...
前些天闲来无事想弄个微信公众号机器人,因为可以用机器人做好多事情,比如可以让它变成一个智能聊天机器人,也可以让它爬取并推送arxiv上自己想要的论文,还可以让它...
上一篇文章介绍了基本的基于注意力机制方法对序列特征的处理,这篇主要介绍一下基本的基于卷积神经网络方法对序列特征的处理,也就是TextCNN方法。序列特征的介绍,...
之前两篇讲过稠密特征和多值类别特征加入CTR预估模型的常用处理方法,这篇介绍一下针对序列特征采用的最基本的注意力机制方法。
地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/100019681
我们都知道一般单值类别特征加入到CTR预估模型的方法是先对单值类别特征进行one-hot,然后和embedding 矩阵相乘转换成多维稠密特征,如下图 1 所示...
稠密特征一般是相对稀疏特征来说的,我们知道类别特征经过独热编码之后比较稀疏,比如类别 [‘小猫’,‘小狗’,‘小熊’,‘小猴’] 被独热编码后的数据结构为[[1...
在深度学习还没有引入到点击率(Click-Through Rate,CTR)预估之前,CTR预估的模型大概经历了三个阶段:逻辑回归(Logistic Regre...