本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型.广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择,因为输入一般维度非常高,稀疏,同时包含连续性特征和离散型特征.模型即使到现在DeepFM类的方法,其实也都很简单.模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上,比如利用低阶和高阶特征.尝试自动学习交叉特征而非手动.尝试更精准地实现高阶特征(bounded-degree). 广告相关的领域最早大行其道的模型当属LR模型,原因就是LR模型简单,可解释性好,拓展性高,精心细调之后模型效果也会非常好.…

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 M部分和DNN部分分开计算,只在输出…

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户…

[论文标题]Wide & Deep Learning for Recommender Systems (DLRS'16) [论文作者] Heng-Tze Cheng, Levent Koc, Jeremiah Harmsen, Tal Shaked, Tushar Chandra,Hrishi Aradhye, Glen Anderson, Greg Corrado, Wei Chai, Mustafa Ispir, Rohan Anil,Zakaria Haque, Lichan Hong,…

推荐系统模型演化 LR-->GBDT+LR FM-->FFM-->GBDT+FM|FFM FTRL-->GBDT+FTRL Wide&DeepModel (Deep learning era) 将从以下3方面进行模型分析: 1.why(模型设计背后的原理) 2.how(具体怎么设计,如何应用) 3.discussion(模型讨论) Wide&Deep why Memorization 和 Generalization 假如你设计了一个外卖推荐系统gugu,用户睡觉醒…

今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文,叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems.它发表于2016年,作者是Google App Store的推荐团队.这年刚好是深度学习兴起的时间.这篇文章讨论的就是如何利用深度学习模型来进行推荐系统的CTR预测,可以说是在推荐系统领域一次深度学习的成功尝试. 著名的推荐模型Wide & deep就是出自这篇论文,这个模型因为实现简单,效果不俗而在各大公司广泛应用.因此它同样也可以认为是推荐领域的必读文章之…

深度学习模型的调优,首先需要对各方面进行评估,主要包括定义函数.模型在训练集和测试集拟合效果.交叉验证.激活函数和优化算法的选择等. 那如何对我们自己的模型进行判断呢?——通过模型训练跑代码,我们可以分别从训练集和测试集上看到这个模型造成的损失大小(loss),还有它的精确率(accuracy). 目录 前言 1.定义模型函数 2.交叉验证(Cross-validation) 3.优化算法 4.激活函数(activation) 5.dropout 6.early stopping 模型训练实战案…

本文由云+社区发表 作者:腾讯技术工程 导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本…

[NIPS2017]“深度高斯模型”可能为深度学习的可解释性提供概率形式的理论指导?亚马逊机器学习专家最新报告 专知 [导读]在NIPS 2017上,亚马逊机器学习专家Neil Lawrence在12月4日在长滩现场进行了一场“基于高斯模型的深度概率模型”的演讲报告.这场报告Neil Lawrence形象化地讲解了使用高斯过程来建模深度网络,并且深入浅出地讲解了什么是机器学习,不确定性的含义以及深度神经网络和高斯过程的一些关联等等,PPT内容干货很多,是学习机器学习概率理论的好文,后续专知会持续…

2016年被称为人工智能的元年,2017年是人能智能应用的元年:深度学习技术和应用取得飞速发展:深度学习在互联网教育场景也得到广泛应用.本文主要介绍机器学习及深度学习之定义及基本概念.相关网络结构等. 本文主要内容包括机器学习的定义及组成分类.深度学习的定义.深度学习和机器学习的区别.神经网络基本概念及基本结构.深度学习的相关核心概念(基本假设.数据集.表示.泛化.容量.优化.超参数.误差.欠拟合.过拟合.正则化).两种典型深度网络结构(CNN.RNN)基本介绍. 引言 人工智能究竟能够做什么?…