今天给大家介绍的文章标题是：《FAT-DeepFFM: Field Attentive Deep Field-aware Factorization Machine》文章下载地址是：https://arxiv.org/abs/1905.06336
本文介绍的论文名称是：《Representation Learning-Assisted Click-Through Rate Prediction》论文下载地址为：https://arxiv.org/abs/1906.04365
本文来介绍一下阿里巴巴数据技术团队与北京大学共同提出的 ATRank ，ATRank是基于注意力机制的用户异构行为建模框架，可应用于推荐系统中，一起来了解一下吧。...
导语： BERT模型自诞生以来统治了各项NLP任务的榜单，谷歌也针对中文给出了基于字的模型。然而我们知道词是语言最重要的组成部分，因此，一个自然的想法就是做基于词的BERT模型。但是受限于显存，谷歌原生的BERT模型可以使用的...
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参考文章: https://www.jianshu.com/p/471d9bfbd72f
原理比较简单，目的就是按照不同的condition，在embedding上得到一个可变的mask。
现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺陷：1）当一个会话中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。如当使用RNN模型时，用户行为的表示即最后一个单...
fastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，在学术上并没有太大创新。但是它的优点也非常明显，在文本分类任务中，fastText（浅层网络）往往能取得和深度网络相媲美的精度，却在训练时间上比深度网络快许多...
