Att lära sig sofistikerade funktionsinteraktioner bakom användarbeteenden är avgörande för att maximera CTR för recommender-system. Trots stora framsteg verkar befintliga metoder ha en stark fördomsfull inställning till interaktion på låg eller hög nivå, eller kräva kompetensutveckling. I detta dokument visar vi att det är möjligt att härleda en end-to-end lärande modell som betonar både låg-och högorder funktionsinteraktioner. Den föreslagna modellen, DeepFM, kombinerar kraften i faktoriseringsmaskiner för rekommendationer och djupinlärning för funktionsinlärning i en ny neural nätverksarkitektur. Jämfört med den senaste Wide & Deep-modellen från Google, har DeepFM en delad ingång till sina "breda" och "djupa" delar, utan behov av funktionsteknik förutom råa funktioner. Omfattande experiment genomförs för att visa DeepFM:s effektivitet och ändamålsenlighet i förhållande till de befintliga modellerna för CTR-prognoser, både när det gäller referensdata och kommersiella data.
Dessutom inför författarna i REF en faktoriseringsmaskiner som "bred" modul i Wide & Deep [5] utan behov av funktionsteknik.
DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}