摘要：
Deep & Cross Network for Ad Click Predictions ABSTRACT 特征工程是许多预测模型成功的关键。然而，这个过程并不简单，经常需要手动的特性工程或穷举搜索。DNNs能够自动学习特征交互;然而，它们隐式地生成了所有的交互，并不能有效地学习所有类型的交叉特征 阅读全文
摘要：
Wide & Deep Learning for Recommender Systems ABSTRACT 具有非线性特征变换的广义线性模型被广泛应用于具有稀疏输入的大规模回归和分类问题。通过一系列cross-product特征变换的特征交互的记忆(memorization)是有效且可解释的，而泛化 阅读全文
摘要：
DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction Abstract 了解用户行为背后复杂的特征交互对于提高推荐系统的点击率（CTR）至关重要。尽管有了很大的进步，现有的方法似乎对低阶或高阶交互有强烈的bia 阅读全文