CTR模型：AFM

1. 简介 FM模型将所有二阶交叉特征都认为同等重要， 一些二阶交叉特征是没有价值的，可能会引入噪声并且降低模型性能。 AFM（Attentional FM）在2017年被提出，通过Attention机制来自动学习每个二阶交叉特征的重要性。 和Wide&Deep， DeepCross等模型相比，AFM结构简单，参数更少，效果更好，AFM有更好的解释性，通过注意力权重知道哪些交叉特征对于预测贡献大。

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