论文阅读：（NFM）Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics

时间 2020-12-24

标签 # 推荐系统CTR 算法繁體版

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文章目录摘要一、Introduction 二、NFM基本原理 1、系统框架 1、Embedding Layer 2、Bi-Interaction Layer 3、Hidden Layer 4、Prediction Layer 2、 NFM vs Wide&Deep、DeepCross 三、训练 1、目标函数 2、参数估计 3、Dropout 4、Batch Normalization 四、实验

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1. NFM（Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics）
2. 《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics》NFM模型及python代码
3. 论文笔记《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics》
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9. 论文笔记-Factorization Machines
10. 点击率预测《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》论文精读
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