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分解机器模型

该软件包提供了CTR预测中分解机模型和常见数据集的Pytorch实现。

模型	参考
逻辑回归
分解机	S Rendle，《分解机》，2010年。
现场感知分解机	Y Juan等。 CTR预测的现场感知计算机，2015年。
高阶分解机	M Blondel等。高阶分解机，2016年。
分解支持的神经网络	W张等。对多场分类数据的深入学习 - 关于用户响应预测的案例研究，2016年。
宽而深	HT Cheng等。推荐系统的广泛学习，2016年。
注意力分解机	J Xiao等。注意力分解机器：通过注意网络学习特征相互作用的重量，2017年。
神经分解机	X He和Ts Chua，《稀疏预测分析》的神经分解机，2017年。
神经协作过滤	X He等。神经协作过滤，2017年。
现场感知神经分解机器	L张等。单击率预测的现场感知神经分解机，2019年。
产品神经网络	Y QU等。基于产品的神经网络用于用户响应预测，2016年。
深跨网络	R Wang等。 Deep＆Cross Network for Ad点击预测，2017年。
DeepFM	H Guo等。 DEEPFM：CTR预测的基于分解机的神经网络，2017年。
XDeepFM	J Lian等。 XDEEPFM：将推荐系统的显式和隐式功能交互结合，2018年。
Autoint（自动功能交互模型）	W Song等。 Autoint：通过自我牵手的神经网络学习自动功能互动学习，2018年。
AFN（AdaptiveFactorizationNetwork模型）	Cheng W等。自适应分解网络：学习自适应级特征交互，AAAI'20。