人工智能AI面试题-9.1 从FM推演各深度学习CTR预估模型

9.1 从FM推演各深度学习CTR预估模型

从FM（因子分解机）推演各深度学习CTR（点击通过率）预估模型 🧠 嗨，伙计们，让我们来探讨一下从FM（因子分解机）出发，如何推演出各种深度学习CTR预估模型吧！这是程序员们的盛宴，准备好了吗？🚀 首先，让我们回顾一下FM的核心思想：FM通过捕捉特征之间的交互关系，将特征之间的二阶组合考虑到模型中，这使得它在CTR预估等推荐任务中表现出色。😎 现在，让我们逐步推演出不同的深度学习CTR预估模型： 1. **FFM（Field-aware Factorization Machines）**：FFM在FM的基础上引入了“Field”的概念，它考虑了不同特征之间不同字段的交互。这就像是在围棋棋盘上下棋，每个棋子都在特定的位置，而不仅仅是一个混乱的局面。🏁 2. **DeepFM**：DeepFM将FM与神经网络相结合，同时保留了FM的特征交互能力。这就像将经典音乐与现代电子音乐融合，创造出新颖的声音。🎶 3. **Wide & Deep Learning**：这个模型将线性模型（Wide）与深度神经网络（Deep）相结合，以在CTR预估中兼顾广度和深度。就像在编程中，我们需要广泛的知识和深刻的洞察力。🧠 4. **DIN（Deep Interest Network）**：DIN模型考虑了用户的兴趣演化过程，通过注意力机制捕捉用户历史行为中的关键兴趣。这就好比在社交媒体上关注不同的朋友，根据不同的兴趣来决定关注程度。👀 5. **xDeepFM**：xDeepFM在DeepFM的基础上引入了交叉网络（Cross Network），用于建模特征之间的高阶交叉关系。这就像编写复杂的算法，解决高度互相关联的问题。🤖 最后，不同的CTR预估模型有不同的应用场景和性能特点，就像在编程中选择不同的数据结构和算法来解决不同类型的问题一样。选择合适的CTR模型就像选择适当的工具一样，能够更好地满足业务需求。继续探索，不断优化你的CTR预估模型吧！👨‍💻👩‍💻