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《xDeepFM：名副其实的 ”Deep” Factorization Machine》
xDeepFM：名副其实的 ”Deep” Factorization Machine 刺猬 All things happen for the best 已关注 鱼遇雨欲语与余 、 谢玉强 、 dragonfly 、 老昶信 等 222 人赞同了该文章 今天介绍 中科大、北大 与 微软 合作发表在 KDD’18 的文章《xDeepFM深度排序模型概述（一）Wide&Deep/xDeepFM
本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型。 广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择，因为输入一般维度非常高，稀疏，同时包含连续性特征和离散型特征。模型即使到现在DeepFM类的方法，其实也都很简单。模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上，比如利用低阶和推荐系统CTR预估模型之xDeepFM
xDeepFM 是MSRA发表在KDD 2018上的一篇文章，用于CTR预估。 前面已经介绍过Deep FM和Deep & Cross Networks两种模型，xDeepFM可以看成结合了这两种模型的优点。DNN模型以bit-wise的形式把特征进行交叉，而FM则以vector-wise的形式进行特征交叉。Deep&Cross交叉的每一层和起