2.2.3_DeepFM

文档摘要

DeepFM 动机对于CTR问题，被证明的最有效的提升任务表现的策略是特征组合(Feature Interaction), 在CTR问题的探究历史上来看就是如何更好地学习特征组合，进而更加精确地描述数据的特点。可以说这是基础推荐模型到深度学习推荐模型遵循的一个主要的思想。而组合特征大牛们研究过组合二阶特征，三阶甚至更高阶，但是面临一个问题就是随着阶数的提升，复杂度就成几何倍的升高。这样即使模型的表现更好了，但是推荐系统在实时性的要求也不能满足了。所以很多模型的出现都是为了解决另外一个更加深入的问题：如何更高效的学习特征组合？为了解决上述问题，出现了FM和FFM来优化LR的特征组合较差这一个问题。