Kombinatoriska funktioner är avgörande för framgången för många kommersiella modeller. Manuellt tillverka dessa funktioner kommer vanligtvis med höga kostnader på grund av variation, volym och hastighet av rådata i web-scale system. Faktorisering baserade modeller, som mäter interaktioner i termer av vektor produkt, kan lära sig mönster av kombinatoriska funktioner automatiskt och generalisera till osynliga funktioner också. Med den stora framgången för djupa neurala nätverk (DNN) inom olika områden, nyligen forskare har föreslagit flera DNN-baserade faktorisering modell för att lära sig både låg- och hög-order funktionsinteraktioner. Trots den kraftfulla förmågan att lära sig en godtycklig funktion från data, genererar enkla DNN funktioner interaktioner implicit och på bit-wise nivå. I detta dokument föreslår vi ett nytt Compressed Interaction Network (CIN), som syftar till att skapa funktionsinteraktioner på ett explicit sätt och på vektornivå. Vi visar att CIN delar vissa funktioner med konvolutionella neurala nätverk (CNN) och återkommande neurala nätverk (RNN). Vi kombinerar ytterligare en CIN och en klassisk DNN till en enhetlig modell, och döpte denna nya modell eXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM). Å ena sidan kan xDeepFM lära sig vissa begränsade funktionsinteraktioner explicit; å andra sidan kan den lära sig godtyckliga låga och höga funktionsinteraktioner implicit. Vi utför omfattande experiment på tre verkliga datauppsättningar. Våra resultat visar att xDeepFM överträffar toppmoderna modeller. Vi har släppt källkoden för xDeepFM på https:// github.com/ Leaveseason/ xDeepFM. ett element (såsom v i1 ) i latenta vektorer. Den klassiska FM kan utvidgas till godtyckliga interaktioner i högre ordning [2], men en
Lian och Al. REF föreslog en ny eXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM).
xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}