CTR模型：NFM

1. 简介 FM模型可以捕捉二阶特征，但只能线性组合，无法学习非线性关系。 DNN虽然可以学习非线性特征交互，但深度网络难于训练。 NFM（Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics∗）模型在2017年被提出。 该模型结果FM二阶特征交互的线性，以及DNN高阶特征交互的非线性。 FM 是NFM的特例，和Wide & D

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