深度推荐模型分类

在CTR预估中，为了解决稀疏特征的问题，学者们提出了FM模型来建模特征之间的交互关系。但是FM模型只能表达特征之间两两组合之间的关系，无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交互关系，因此学者们通过Deep Network来建模更高阶的特征之间的关系。

因此 FM和深度网络DNN的结合也就成为了CTR预估问题中主流的方法。有关FM和DNN的结合有两种主流的方法，并行结构和串行结构。两种结构的理解以及实现如下表所示：

结构	描述	常见模型
并行结构	FM部分和DNN部分分开计算，只在输出层进行一次融合得到结果	DeepFM，DCN，Wide&Deep
串行结构	将FM的一次项和二次项结果(或其中之一)作为DNN部分的输入，经DNN得到最终结果	PNN,NFM,AFM

 

参考：https://www.jianshu.com/p/4e65723ee632