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《CAN: Revisiting Feature Co-Action for Click-Through Rate Prediction》论文阅读

摘要：背景作者发现把预估商品信息(如item_id)和用户用户历史行为序列(如item_id sequence)做笛卡尔积，形成一个新的id suquence, 对其做embedding后pooling效果会在din/dien的基础上有明显的提升。DIN/DIEN等建模方式的特征交叉最终算出了一个wei 阅读全文

posted @ 2022-05-01 14:37 xd_xumaomao 阅读(209) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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1. Re:Weighted LR （WCE Weighted cross entropy）
@gxxxxxxl 是的，第三行最右边是y'...
--xd_xumaomao
2. Re:Weighted LR （WCE Weighted cross entropy）
倒数第二张图的公式推导有问题吧，第三行的 y' 就开始少了，对吗？
--gxxxxxxl
3. Re:ListNet和ListMLE
@葡萄和咖啡是的，不小心写错了，感谢指正...
--xd_xumaomao
4. Re:ListNet和ListMLE
博主你好，请问你的例子里面是不是应该是三个排列的概率相乘而非相加呢？
--葡萄和咖啡
5. Re:对比学习《Self-supervised Learning for Large-scale Item Recommendations》
@dddddddddsdf 按论文说的，应该是先按互信息把特征分成两个集合：集合1和集合2，样本1是mask集合1中的特征+dropout得到的，样本2时mask集合2中的特征+dropout得到的，...
--xd_xumaomao

xd_xumaomao

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