花轮君

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1.背景 得物社区是一大批年轻人获取潮流信息、分享日常生活的潮流生活社区。其中用户浏览的信息，进行个性化的分发，是由推荐系统来决策完成的。目前得物社区多个场景接入了推荐算法，包括首页推荐双列流、沉浸式

大家好，我们今天继续来剖析一些推荐广告领域的论文。 今天选择的这篇叫做DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction，翻译过来就是DeepFM：一个基于深度神经网络的FM模型。这篇p…

ETA（Estimated Time of Arrival，“预计送达时间”），即用户下单后，配送人员在多长时间内将外卖送达到用户手中。送达时间预测的结果，将会以"预计送达时间"的形式，展现在用户的客户端页面上，是配送系统中非常重要的参数，直接影响了用户的下单意愿、运力调度、骑…

0. 写在前面 前面我们介绍了FM模型的实现要点，也提到了其在推荐领域内的影响力。本篇，我们就来说说一种结合神经网络和FM的推荐模型--DeepFM，其他相关思路的模型将在后面的文章中陆续介绍。 FM模型已经被证明在业界推荐场景中具有显著效果。在深度学习神经网络如火如荼的当下，…

现代推荐系统一般分为召回和排序两个阶段。召回阶段一般会用一些成本低、速度快的模型从十万、百万量级的候选集中初步筛选，留下千、百个；然后在排序阶段用更加精细的特征和复杂的模型来进行精排，最终留下topK个。 而2015年至今可以看成是飞速发展的下半场，几年之间，以DNN等模型为代…

搜索推荐DeepFM算法详解：算法原理、代码实现、比赛实战 可以说，DeepFM 是目前最受欢迎的 CTR 预估模型之一，不仅是在交流群中被大家提及最多的，同时也是在面试中最多被提及的： 1、Deep

对于一个基于CTR预估的推荐系统，最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中，低阶组合特征或者高阶组合特征可能都会对最终的CTR产生影响。 之前介绍的因子分解机(Factorization Machines, FM)通过对于每一维特征的隐变量内积来提取特…

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