前深度学习时代CTR预估模型的演化之路:从LR到FFM

2019 年 3 月 24 日

前深度学习时代CTR预估模型的演化之路:从LR到FFM

本文是王喆在 AI 前线 开设的原创技术专栏“深度学习 CTR 预估模型实践”的第二篇文章(以下“深度学习 CTR 预估模型实践”简称“深度 CTR 模型”)。专栏第一篇文章回顾:《深度学习 CTR 预估模型凭什么成为互联网增长的关键?》。重看王喆老师过往精彩文章:《重读 Youtube 深度学习推荐系统论文,字字珠玑,惊为神文》《YouTube 深度学习推荐系统的十大工程问题》

上篇专栏文章我们说清楚了一件事情“CTR 预估模型是互联网的增长之心”,在互联网永不停歇的增长需求的驱动下,CTR 预估模型(以下简称 CTR 模型)的发展也可谓一日千里,从 2010 年之前千篇一律的逻辑回归(Logistic Regression,LR),进化到因子分解机(Factorization Machine,FM)、梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT),再到 2015 年之后深度学习的百花齐放,各种模型架构层出不穷。

我想所有从业者谈起深度学习 CTR 预估模型都有一种莫名的兴奋,但在这之前,认真的回顾前深度学习时代的 CTR 模型仍是非常必要的。原因有两点:

1、即使是深度学习空前流行的今天,LR、FM 等传统 CTR 模型仍然凭借其可解释性强、轻量级的训练部署要求、便于在线学习等不可替代的优势,拥有大量适用的应用场景。模型的应用不分新旧贵贱,熟悉每种模型的优缺点,能够灵活运用和改进不同的算法模型是算法工程师的基本要求。

原文链接:【 https://www.infoq.cn/article/wEdZsdQZ2pIKjs_x3JGJ 】。未经作者许可,禁止转载。

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2019 年 3 月 24 日 14:00 5583

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FM的目标函数是不是错写成FFM?
2019 年 06 月 25 日 17:41
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