CTR预估系列(一)-FNN论文笔记

1 论文摘要及介绍 在推荐系统或者广告系统中，CTR、CVR预估至关重要。不同于视觉和音频领域连续的原始特征，这些任务场景的输入特征大多数是多类型的离散特征， 且特征之间相互依赖的先验知识很少。常用的解决方法是线性模型+手工组合高阶特征。线性模型简单有效，但无法学习特征间组合信息。手工组合高阶特征会导致庞大的特征空间，待学习参数量增加，导致模型训练复杂。非线性模型可以通过特征间的组合提高模型的能力

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