NFM（Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics）
普遍问题 在预测任务中，特征向量是高度稀疏的，学习特征交互是重要的 为什么提出该方法，其他方法的缺点 人工设计特征组合需要领域知识，很难泛化到新问题或者新领域，没有办法捕获到没有出现在训练数据中的组合特征； embedding的方式： FM：以线性的方式学习二阶特征交互，对于捕获现实数据非线性和复杂的内在结构表达力不够； 深度网络：例如Wide&Deep 和DeepCross，简单地concate
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