19【推荐系统4】DeeoCrossing

文章目录

1、前言
2、应用场景
3、模型结构
- Early Crossing vs. Late Crossing
参考

1、前言

相比 AutoRec模型过于简单的网络结构带来的一些表达能力不强的问题，Deep Crossing模型完整地解决了从特征工程、稀疏向量稠密化、多层神经网络进行优化目标拟合等一系列深度学习在推荐系统中的应用问题，为后续的研究打下了良好的基础。

Deep Crossing对单个特征进行多种组合，组合特征有时称为cross features或者multi-way features，并且当作后续学习器的输入。更具体地说，它采用了诸如文本，分类，ID和数字特征之类的单个特征，并根据特定任务自动搜索最佳组合特征。

2、应用场景

Deep Crossing模型的应用场景是微软搜索引擎Bing中的搜索广告推荐场景。用户在搜索引擎中输入搜索词之后，搜索引擎除了会返回相关结果，还会返回与搜索词相关的广告。尽可能地增加搜索广告的点击率，准确地预测广告点击率，并以此作为广告排序的指标之一，是非常重要的工作，也是Deep Crossing模型的优化目标。

微软使用的特征如下表1所示，这些特征可以分为三类：

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