推荐系统CTR预估模型之Attentional Factorization Machines(AFM)

 Attentional FM(AFM[1])可以看成是在FM[2]的基础上作了一些改进，与FFM[3]把相同性质的特征引入一个field，同时也为每一个field学习一个独立的隐向量有所不同，它入了一个attention机制。 传统的FM通过为每个特征学习一个embedding 向量，可以计算任何一个交叉特征的权重；然而，在实际场景中，不同的特征组合对最后的结果影响会有很大的不同，举个简单的例子

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