2.2.2_AutoInt

文档摘要

写在前面 AutoInt(Automatic Feature Interaction)，这是2019年发表在CIKM上的文章，这里面提出的模型，重点也是在特征交互上，而所用到的结构，就是大名鼎鼎的transformer结构了，也就是通过多头的自注意力机制来显示的构造高阶特征，有效的提升了模型的效果。所以这个模型的提出动机比较简单，和xdeepFM这种其实是一样的，就是针对目前很多浅层模型无法学习高阶的交互，而DNN模型能学习高阶交互，但确是隐性学习，缺乏可解释性，并不知道好不好使。而transformer的话，我们知道，有着天然的全局意识，在NLP里面的话，各个词通过多头的自注意力机制，就能够使得各个词从不同的子空间中学习到与其它各个词的相关性，汇聚其它各个词的信息。