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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

在机器学习和深度学习领域，特征工程一直是一个关键步骤，尤其是对于大规模的推荐系统和广告点击率预测任务。传统的特征工程通常依赖于手动设计的组合特征，这些特征虽然有效，但在大规模数据

实验和完整代码 摘要 本文深入解析澳大利亚国立大学于2015年提出的AutoRec模型，该模型通过将自编码器（AutoEncoder）与协同过滤相结合，构建了首个基于单隐层神经网络的推荐系统框架。作为

实验和完整代码 因子分解机（FFM）原理与特征域概念解析 因子分解机（Field-aware Factorization Machine，FFM）是一种广泛应用于推荐系统、CTR 预估等任务的机器学习

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

逻辑斯蒂回归及其在推荐系统中的应用 逻辑斯蒂回归（Logistic Regression, LR）是一种广泛应用于分类问题的统计学方法。与线性回归不同，逻辑斯蒂回归用于处理二分类问题，预测某一事件发生