石塔西:FM:推荐算法中的瑞士军刀 张俊林:推荐系统召回四模型之:全能的FM模型 予以初始:推荐算法(六)—— xDeepFM 原理通俗解释及代码实战 俊俊:[深度模型] Deep & Cross Network (DCN) 水哥:推荐系统精排之锋(7):xDeepFM与DCN-V2,兑现交叉的诺言 周国睿:想为特征交互走一条新的路编辑于 2025-04-28 15:28
📚 经典模型DCN 是推荐算法中的一颗璀璨明珠,面试时常常会被问到,因此需要重点掌握。📖 新书推荐 《精通推荐算法:核心模块+经典模型+代码详解》 🔍 体系化、全链路,涵盖精排、召回、粗排、重排等各个环节。 🌟 既有前沿技术,也有经典模型,详细解释了常用的推荐算法和技术。 🌐 适用于搜索、广告、推荐等多...
多项式复杂度由layer depth决定。 相比于DNN,DCN的logloss更低,而且参数的数量将近少了一个数量级 节省内存 六、参考 石塔西《互联网大厂推荐算法实战》,可关注公众号《石塔西的说书馆》购买书籍 为什么DCN可以实现显式高阶特征交叉-模型结构之特征交叉(3)-DCN系列(3.1)附代码 - 墨天轮 漫漫成长:DCN模型 推荐算法...
CF算法的原理是汇总所有<user,item>的行为对, 利用集体智慧做推荐。其原理很像朋友推荐, 比如通过对用户喜欢的item进行分析, 发现用户A和用户B很像(他们都喜欢差不多的东西), 用户B喜欢了某个item, 而用户A没有喜欢, 那么就把这个item推荐给用户A。(User-Based CF) 当然, 还有另外一个维度的协同推荐。即对...
DCN DCN引入高阶交叉，通过交叉网络实现特征融合，结构类似wide&deep，但将wide替换为cross network。DCN本质上是对初始特征进行线性变换，没有产生实际高阶特征，可通过公式推导验证。DCN V2通过参数矩阵引入更多选择，与DCN类似但使用element-wise乘积。xDeepFM xDeepFM结合CIN与Deep，采用vector-wise交叉，...
Recommendation Algorithm大规模推荐算法库,包含推荐系统经典及最新算法LR、Wide&Deep、DSSM、TDM、MIND、Word2Vec、Bert4Rec、DeepWalk、SSR、AITM,DSIN,SIGN,IPREC、GRU4Rec、Youtube_dnn、NCF、GNN、FM、FFM、DeepFM、DCN、DIN、DIEN、DLRM、MMOE、PLE、ESMM、ESCMM,
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为了解决目标检测中分类任务和回归任务之间的冲突问题,作者采用了decoupled head算法。 为了节省内存,所有金字塔的头部都有相同的权重。 将decoupled head的第1卷积层替换为DCN。 作者在FPN中添加了CARAFE块,并使用Swin-Transformer作为Backbone。 2、 语义分割 ...