原文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.13139.pdf
A Survey on Knowledge Graph-Based Recommender Systems
这一篇我们从基础的深度ctr模型谈起。我很喜欢Wide&Deep的框架感觉之后很多改进都可以纳入这个框架中。Wide负责样本中出现的频繁项挖掘，Deep负责样本中未出现的特征泛化。而后续的改进要么用不同的IFC让Deep更有效的...
这一节我们总结FM三兄弟FNN/PNN/DeepFM，由远及近，从最初把FM得到的隐向量和权重作为神经网络输入的FNN，到把向量内/外积从预训练直接迁移到神经网络中的PNN，再到参考wide&Deep框架把人工特征交互替换成FM的DeepFM，我们终于...
这一节我们总结FM另外两个远亲NFM，AFM。NFM和AFM都是针对Wide&Deep 中Deep部分的改造。上一章PNN用到了向量内积外积来提取特征交互信息，总共向量乘积就这几种，这不NFM就带着element-wise(hadamard) product来了。AFM则...
CTR学习笔记系列的第一篇，总结在深度模型称王之前经典LR，FM, FFM模型，这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型。模型分别用自定义Keras Layer和estimator来实现，哈哈一个是旧爱一个是新欢。特征工程依赖feature_colu...
跨领域推荐系统（Cross domain recommender systems，CDRS）能够通过源领域的信息对目标领域进行辅助推荐，CDRS由三个基本要素构成：领域（domain），用户-项目重叠场景（user-item overlap scenarios）和推荐任务（recommendation tasks）。...
您是否曾经想过Netflix是如何向您推荐您感兴趣的电影？或者亚马逊如何向您推荐难以抵制购买的产品?显然，这些网站已经弄清了您喜欢看或买的东西。他们在后台运行一段代码，该代码可以在线收集有关用户行...
最近正好在做KDD Cup：Debiasing赛道，不同于其它类型的比赛，推荐系统中的排序建模需要大家自己构建正负样本。本文也将作为方法梳理，希望能帮助到大家。...
