Mike123

引言 点击率（Click-Through Rate, CTR）预测是推荐系统和计算广告领域的核心任务。传统方法通常依赖人工特征工程或单一模型架构，难以同时捕捉低阶与高阶特征交互。为了克服这些限制，研究

实验和完整代码 引言 深度交叉网络（Deep Cross Network，简称 DCN）是一种前沿的神经网络架构，专为大规模推荐系统中的点击率（CTR）预测等任务而设计，由(Wang et al. 2

引言 Wide & Deep 模型是一种结合了线性模型（Wide）和深度神经网络（Deep）的混合架构，以结合记忆（Memorization） 与泛化（Generalization） 能力，并有效解决

实验和完整代码 引言 PNN（Product-based Neural Network）模型同样是为了解决 CTR（点击率）预估和推荐系统中的问题而提出的。与其他模型相比，PNN 模型在捕捉特征之间的

NeuralCF 模型由新加坡国立大学研究人员于 2017 年提出，其核心思想在于将传统协同过滤方法与深度学习技术相结合，从而更为有效地捕捉用户与物品之间的复杂交互关系。该模型利

引言 在深度学习的分类任务中，Softmax函数与交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）的组合堪称经典组合。这对黄金搭档不仅具有数学上的优雅性，更能显著提升模型训练效率。本文将通过直观解释

实验和完整代码 引言 点击通过率（CTR预测是在线广告行业的一个核心问题。Gai et al. (2017)提到：为了提高CTR预测的准确性，越来越多的数据被涉及，使得CTR预测成为一个大规模学习问题

引言 推荐系统作为一种复杂的机器学习应用，面临着大量的特征选择和组合问题。传统方法通常依赖人工构建特征，或者通过手动优化模型的目标函数来增加特征交叉。然而，这些方法往往需要大量的人工干预和高昂的计算代

实验和完整代码 引言 在推荐系统和计算广告领域，准确预测用户行为是核心任务之一。因子分解机（Factorization Machines，简称FM）作为一种高效的预测模型，自2010年由Steffen