JavaShuo
栏目
标签
推荐系统笔记7-Product-based Neural Networks for User Response Prediction
时间 2021-01-09
原文
原文链接
本文介绍Product-based Neural Networks for User Response Prediction(简称PNN),原文Paper链接。 摘要 本文和上次介绍的FNN一样,针对用户响应问题(如CTR、CVR等)建模,因为这类问题往往是类别型并且存在多个field,所以传统模型只能挖掘较浅的数据模式,且DNN不能直接用来处理高维稀疏输入(因特征空间过大),文章提出通过PNN来
>>阅读原文<<
相关文章
1.
论文Product-based Neural Network for User Response Prediction
2.
推荐系统 |学习笔记:DeepFM
3.
《Product-based Neural Networks for User Response Prediction》PNN模型的理解与python代码
4.
推荐系统 | 学习笔记:Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction
5.
推荐系统-札记
6.
Scheduled Sampling for Sequence Prediction with Recurrent Neural Networks
7.
论文笔记:Pervasive Attention: 2D Convolutional Neural Networks for Sequence-to-Sequence Prediction
8.
推荐算法最前沿|KDD2020推荐系统论文一览
9.
【社交推荐图神经网络】Graph Neural Networks for Social Recommendation
10.
推荐系统笔记7-Deep Learning over Multi-field Categorical Data
更多相关文章...
•
操作系统(OS)平台 统计
-
浏览器信息
•
系统定义的TypeHandler
-
MyBatis教程
•
Tomcat学习笔记(史上最全tomcat学习笔记)
•
Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统
相关标签/搜索
推荐系统
networks
prediction
neural
response
推荐
user
推荐系统实战
推荐系统实践
不推荐,推荐Oakley
MySQL教程
NoSQL教程
MyBatis教程
文件系统
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
安装cuda+cuDNN
2.
GitHub的使用说明
3.
phpDocumentor使用教程【安装PHPDocumentor】
4.
yarn run build报错Component is not found in path “npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index“
5.
精讲Haproxy搭建Web集群
6.
安全测试基础之MySQL
7.
C/C++编程笔记:C语言中的复杂声明分析,用实例带你完全读懂
8.
Python3教程(1)----搭建Python环境
9.
李宏毅机器学习课程笔记2:Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
10.
阿里云ECS配置速记
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
论文Product-based Neural Network for User Response Prediction
2.
推荐系统 |学习笔记:DeepFM
3.
《Product-based Neural Networks for User Response Prediction》PNN模型的理解与python代码
4.
推荐系统 | 学习笔记:Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction
5.
推荐系统-札记
6.
Scheduled Sampling for Sequence Prediction with Recurrent Neural Networks
7.
论文笔记:Pervasive Attention: 2D Convolutional Neural Networks for Sequence-to-Sequence Prediction
8.
推荐算法最前沿|KDD2020推荐系统论文一览
9.
【社交推荐图神经网络】Graph Neural Networks for Social Recommendation
10.
推荐系统笔记7-Deep Learning over Multi-field Categorical Data
>>更多相关文章<<