大家好,我们今天继续来剖析一些推荐广告领域的论文. 今天选择的这篇叫做DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction,翻译过来就是DeepFM:一个基于深度神经网络的FM模型.这篇paper的作者来自哈工大和华为,不得不说在人工智能领域的很多论文都是国产的,作为从业者还是非常欣喜能看到这点的. 通过名字我们也能看得出来,今天的这篇paper本质上其实是FM模型的一个进阶或者说是优化版本.如果对FM模型…

今天第二篇(最近更新的都是Deep模型,传统的线性模型会后面找个时间更新的哈).本篇介绍华为的DeepFM模型 (2017年),此模型在 Wide&Deep 的基础上进行改进,成功解决了一些问题,具体的话下面一起来看下吧. 原文:Deepfm: a factorization-machine based neural network for ctr prediction 地址:http://www.ijcai.org/proceedings/2017/0239.pdf 1.问题由来 1.1.背景…

算法介绍 左边deep network,右边FM,所以叫deepFM 包含两个部分: Part1: FM(Factorization machines),因子分解机部分 在传统的一阶线性回归之上,加了一个二次项,可以表达两两特征的相互关系. 这里的公式可以简化,减少计算量,下图来至于网络. Part2: Deep部分 deep部分是多层dnn网络. 算法实现 实现部分,用Keras实现一个DeepFM 和·清尘·<FM.FMM.DeepFM整理(pytorch)> 讲的比较清楚,这里引用ker…

https://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/78933253 目录目录CTR预估综述Factorization Machines(FM)算法原理代码实现Field-aware Factorization Machines(FFM)算法原理代码实现Deep FM算法原理代码实现参考文献CTR预估综述点击率(Click through rate)是点击特定链接的用户与查看页面,电子邮件或广告的总用户数量之比. 它通常用于衡量某个网站的在线广告活动是否…

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年…

原博文出自于: http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ 感谢! Posted: Oct 21, 2013 Tags: itemCFknnMahoutrecommendationSlope OneTree ClusterUserCF Comments: 35 Comments Mahout推荐算法API详解 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, M…

Mahout推荐算法API详解 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占…

第一阶段,基于User-Video图游历算法,2008年[1]. 在这个阶段,YouTube认为应该给用户推荐曾经观看过视频的同类视频,或者说拥有同一标签的视频.然而此时,YouTube的视频已是数千万量级,拥有标签的部分却非常小,所以如何有效的扩大视频标签,被其认为是推荐的核心问题.解决方案的核心有两块,一是基于用户共同观看记录构建的图结构(Video Co-View Graph): 二是基于此数据结构的算法,被称为吸附算法(Adsorption Algorithm). 图1.User-Vid…

本文内容 用户评分表 曼哈顿(Manhattan)距离 欧式(Euclidean)距离 余弦相似度(cos simliarity) 推荐算法以及数据挖掘算法,计算"距离"是必须的~最近想搭一个推荐系统,看了一些资料和书<写给程序员的数据挖掘指南>,此书不错,推荐大家看看,讲解得很透彻,有理论有代码,还有相关网站.看完后,你立刻就能把推荐算法应用在你的项目中~ 本文先主要说明如何计算物品或用户之间的"距离",陆续会介绍推荐算法本身~ 用户评分表 大体上,推…

本文内容 最近看<写给程序员的数据挖掘指南>,研究推荐算法,书中的测试数据集是 Book-Crossing Dataset 提供的亚马逊用户对书籍评分的真实数据.推荐大家看本书,写得不错,立刻就能对推荐算法上手,甚至应用到你的项目中. Book-Crossing Dataset 提供两种格式的数据集:CVS 格式和 SQL dump,问题是: 如果你有 UE 打开 cvs 文件,有乱码.无论如何转换编码,都不行~因为,这个文件是亚马逊通过程序持久化后,再导出来的.你还会发现,文件中有 html…