论文指出,数值特征离散onehot转化后进行embedding训练会影响模型的表现效果。因此,对数值特征进行正则化,然后进行tanh函数转化,这部分特征不进行embedding训练表示。 这部分特征转化后直接拼接离散特征的embedding表示,然后送到esm2模型进行训练、评估。
ESMM中有两个子网络,二者共享Embedding部分,分别输出CTR预估值pCTR和CVR预估值pCVR。Loss分为两部分,一是CTR预估带来的loss,二是pCTCVR(pCTR * pCVR)带来的loss。这样就可以在整个样本空间上训练CVR预估模型。 但是对于CVR预估来说,ESMM模型仍然面临一定的样本稀疏问题,毕竟从点击到购买的样本非常少。但挖掘用户行...
ESMM中有两个子网络,二者共享Embedding部分,分别输出CTR预估值pCTR和CVR预估值pCVR。Loss分为两部分,一是CTR预估带来的loss,二是pCTCVR(pCTR * pCVR)带来的loss。这样就可以在整个样本空间上训练CVR预估模型。 但是对于CVR预估来说,ESMM模型仍然面临一定的样本稀疏问题,毕竟从点击到购买的样本非常少。但挖掘用户行...
本文介绍的论文是:《Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall》 关于召回阶段的算法,以youtube DNN为代表的向量化召回方式是目前的主流算法之一,但是目前的大多数算法仅仅将用户的兴趣表示成单个的Embedding,这是不足以表征用户多种多样的兴趣的,同时容易造成头部效应。因此本文提出了MIN...
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论文指出,数值特征离散onehot转化后进行embedding训练会影响模型的表现效果。因此,对数值特征进行正则化,然后进行tanh函数转化,这部分特征不进行embedding训练表示。 数值特征转化 这部分特征转化后直接拼接离散特征的embedding表示,然后送到esm2模型进行训练、评估。
ESMM中有两个子网络,二者共享Embedding部分,分别输出CTR预估值pCTR和CVR预估值pCVR。Loss分为两部分,一是CTR预估带来的loss,二是pCTCVR(pCTR * pCVR)带来的loss。这样就可以在整个样本空间上训练CVR预估模型。 但是对于CVR预估来说,ESMM模型仍然面临一定的样本稀疏问题,毕竟从点击到购买的样本非常少。但挖掘用户行...
ESMM利用电商场景中用户转化行为对点击行为的依赖性,对CTR和CVR两个任务进行级联,建模CTCVR任务,解决了训练和推理空间不一致的问题,同时也通过底层embedding共享,间接地缓解了数据稀疏的问题,但由于用户购买行为本身稀疏,因此建模仍然面临数据稀疏的问题。 电商场景,用户从点击到购买的转化低,数据少,但在购买行为发生之前...