基于深度学习的点击率预测模型 DeepFM : A FactorizationMachine based Neural Network

AI天才研究院

已于 2023-08-11 14:36:36 修改

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分类专栏： Python实战文章标签：自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计

于 2023-08-11 02:58:13 首次发布

本文链接：https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132222908

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本文详细介绍了基于深度学习的点击率预测模型DeepFM，它结合了Factorization Machine (FM) 和深度神经网络（DNN），有效处理推荐系统中的特征交互问题。DeepFM模型由Embedding Layer、FM Component和DNN Component组成，适用于电子商务领域的点击率预测。通过Criteo数据集的实验，展示了其在AUC和logloss等方面的优秀性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在电子商务领域，推荐系统（Recommendation System）是一个长期存在且具有非常重要的地位的问题。其主要作用是在大量用户的兴趣数据中挖掘用户的潜在偏好，并提供给合适的产品或服务，从而提高商品和服务的购买意愿，增加经济效益和社会满意度。然而，在实际应用中，基于内容的推荐算法往往表现出很好的效果，但同时也面临着一些缺陷。比如，它们往往会忽视用户的历史行为、兴趣偏好变化等复杂因素，导致推荐效果不稳定，预测准确率低下。因此，如何更好地处理这些问题，是当前的研究热点之一。

在这个背景下，一种新的基于深度学习的点击率预测模型被提出——Factorization Machine ( FM ) based Neural Network (DeepFM)。它能够有效地捕获不同特征之间的交互信息，克服传统矩阵分解模型的缺陷。此外，该模型兼顾了深度网络结构和线性模型两者优点，因此可以很好地解决推荐系统中的冷启动问题。最后，通过比较不同的CTR预测模型，DeepFM 的性能可以达到最先进水平。

本文首先对推荐系统相关的基础知识进行了介绍，然后详细阐述了 DeepFM 模型的主要特点，包括：