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深度学习在推荐系统的应用(二)

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 osc_gu9d45li
发布于 2019/04/08 09:23
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AFM模型(Attentional Factorization Machine)

$$ ŷ_{AFM}(x)=ω_0+∑_{i=1}^{n}ω_{i}x_{i}+p^T∑^{n}{i=1}∑^{n}{j=i+1}a_{ij}(v_i⊙v_j)x_ix_j $$

FwFM模型(Field-weighted Factorization Machines)

$$ Φ_{FwFMs}((w,v), x) = w_{0} +∑_{i=1}^{m}x_iw_i +∑_{i=1}^{m}∑_{j=i+1}^{m}x_ix_j⟨v_i,v_j⟩r_{F (i),F (j)} $$

  • 模型特点 FwFM是在WWW'18上由Oath公司提出的点击率预估模型,针对FFM参数量大的不足提出了改进并在著名的公开数据集Criteo上验证有效。从模型形式上可以看出FwFM与FM区别仅在于FwFM给每个二阶交叉项引入了一个实数weight: $$ r_{F (i),F (j)} $$ 总计多出m*(m-1)/2个参数,m是field个数。

  • 模型案例
    Tongzhenguo/Python-Project

xDeepFM(极深因子分解机模型)

1.CIN结构:
CIN结构

2.计算公式:
$$\text{矩阵$𝑋^𝑘$中的第ℎ行的计算公式为:$X_{h,}^k = \sum_{i=1}^{H_{k-1}}\sum_{j=1}^m{W_{ij}^{k,h}(X_{i,}^{k-1} \circ X_{j,*}^0)}$} $$

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