【ICDE2020】SeqFM: 基于多视图自注意力的动态序列感知CTR预测模型

本文由来自昆士兰大学，格里菲斯大学和国立交通大学联合发表在ICDE2020上的一篇文章，题目为Sequence-Aware Factorization Machines for Temporal Predictive Analyticshtml 主要提出了一种同时结合了特征交互中的顺序依赖和保持DNN的非线性表达能力的FM based模型SeqFM，在建模特征交互和动态行为序列时使用了多视图的自注

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