Feature engineering har varit nyckeln till framgång för många förutsägelser modeller. Processen är dock icke-trivial och o en kräver manuell funktionsteknik eller uttömmande sökning. DNN kan automatiskt lära sig funktionsinteraktioner; men de genererar alla interaktioner implicit, och är inte nödvändigtvis tillräckligt för att lära sig alla typer av korsfunktioner. I detta dokument föreslår vi Deep & Cross Network (DCN) som behåller fördelarna med en DNN-modell, och dessutom introducerar det ett nytt tvärnätverk som är mer eektivt när det gäller att lära sig vissa begränsade funktioner interaktioner. I synnerhet DCN tillämpar uttryckligen funktionskorsningar vid varje lager, kräver ingen manuell funktionsteknik, och tillför DNN-modellen försumbar extra komplexitet. Våra experimentella resultat har visat sin överlägsenhet över toppmoderna algoritmer på CTR förutsägelsedatasetet och täta classikatjondataset, både vad gäller modellnoggrannhet och minnesanvändning.
DCN REF introducerar ett nytt tvärnät som är effektivare när det gäller att lära sig funktionsinteraktioner explicit genom att använda funktionskorsningar i varje lager.
Deep & Cross Network for Ad Click Predictions
{'venue': "ADKDD'17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}