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引言 在推荐系统中，Graph Embedding技术已经成为一种强大的工具，用于捕捉用户和物品之间的复杂关系。本文将介绍Graph Embedding的基本概念、原理及其在推荐系统中的应用。

引言 在推荐系统领域，如何有效表征物品特征始终是核心挑战。传统协同过滤方法受限于稀疏性问题，直到2016年微软研究院提出的Item2Vec方法，将自然语言处理中的Word2Vec技术创造性应用于物品表

引言 在自然语言处理（NLP）中，词嵌入（Word Embedding）是表示词汇语义的关键技术。2013年，Google提出的Word2Vec模型彻底改变了这一领域，其核心思想是通过无监督学习将单词

实验和完整代码 引言 深度兴趣演化网络 (DIEN) 旨在解决在用户意图不明确的情况下（如在线展示广告）进行点击率预测（CTR）的挑战。它通过捕捉和建模用户兴趣及其随时间演化的过程，提升了CTR预测的

实验和完整代码 引言 在电商与广告推荐场景中，用户兴趣的多样性和动态变化是核心挑战。传统推荐模型（如Embedding & MLP）通过池化操作将用户历史行为压缩为固定长度的向量，导致用户兴趣表示过于

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

引言 在在线广告点击率（CTR）预估、推荐系统等应用中，如何从高维稀疏的类别特征中提取有效信息成为关键问题。本文将详细由伦敦大学学院的研究人员Zhang et al. (2016)提出的介绍一种融合因

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