《DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction》的摘要
时间: 2023-03-29 11:00:47 浏览: 359
DeepFM 是一种基于因式分解机的神经网络,用于点击率预测。它将因式分解机和神经网络结合起来,以利用它们各自的优点。DeepFM 可以在大规模数据集上进行训练,并且在点击率预测任务上具有很高的准确性。
相关问题
deepfm外网文献
### 关于 DeepFM 模型的外网文献与资源
DeepFM 是一种结合因子分解机(Factorization Machine, FM)和深度神经网络(DNN)的推荐系统模型,旨在解决稀疏数据场景下的特征交互问题。以下是关于 DeepFM 模型的一些重要外网文献和参考资料:
#### 1. 原始论文介绍
DeepFM 的原始论文《DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction》由 Huifeng Guo 等人在 2017 年发布[^4]。这篇论文详细介绍了如何通过融合 FM 和 DNN 来实现端到端的学习框架,从而提升点击率预测的效果。
#### 2. TensorFlow 实现教程
在 GitHub 上可以找到多个基于 TensorFlow 或 PyTorch 的开源项目来实现 DeepFM 模型。例如,“deepctr”库是一个专注于CTR预估的经典模型集合工具包,其中包括了 DeepFM 的具体实现方式[^5]。
```python
from deepctr.models import DeepFM
from deepctr.inputs import SparseFeat, DenseFeat, get_feature_names
# 定义输入特征
sparse_features = ['C' + str(i) for i in range(1, 27)]
dense_features = ['I' + str(i) for i in range(1, 14)]
fixlen_feature_columns = [
SparseFeat(feat, vocabulary_size=1000, embedding_dim=8)
for feat in sparse_features] + [DenseFeat(feat, 1,) for feat in dense_features]
dnn_feature_columns = fixlen_feature_columns
linear_feature_columns = fixlen_feature_columns
feature_names = get_feature_names(linear_feature_columns + dnn_feature_columns)
model = DeepFM(
linear_feature_columns,
dnn_feature_columns,
task='binary'
)
```
#### 3. 学术搜索引擎查询
可以通过 Google Scholar 输入关键词 “DeepFM model” 进行检索,获取更多学术文章。此外,在 arXiv.org 中也可以搜索相关主题的文章,了解最新的研究进展[^6]。
#### 4. 高质量博客和技术文档
一些知名的技术博主撰写了有关 DeepFM 工作原理及其应用场景的文章。Medium、Towards Data Science 等平台上存在大量通俗易懂的内容解释该模型是如何工作的以及它与其他推荐算法相比的优势所在[^7]。
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