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下載

分解機器模型

該軟件包提供了CTR預測中分解機模型和常見數據集的Pytorch實現。

模型	參考
邏輯回歸
分解機	S Rendle，《分解機》，2010年。
現場感知分解機	Y Juan等。 CTR預測的現場感知計算機，2015年。
高階分解機	M Blondel等。高階分解機，2016年。
分解支持的神經網絡	W張等。對多場分類數據的深入學習 - 關於用戶響應預測的案例研究，2016年。
寬而深	HT Cheng等。推薦系統的廣泛學習，2016年。
注意力分解機	J Xiao等。注意力分解機器：通過注意網絡學習特徵相互作用的重量，2017年。
神經分解機	X He和Ts Chua，《稀疏預測分析》的神經分解機，2017年。
神經協作過濾	X He等。神經協作過濾，2017年。
現場感知神經分解機器	L張等。單擊率預測的現場感知神經分解機，2019年。
產品神經網絡	Y QU等。基於產品的神經網絡用於用戶響應預測，2016年。
深跨網絡	R Wang等。 Deep＆Cross Network for Ad點擊預測，2017年。
DeepFM	H Guo等。 DEEPFM：CTR預測的基於分解機的神經網絡，2017年。
XDeepFM	J Lian等。 XDEEPFM：將推薦系統的顯式和隱式功能交互結合，2018年。
Autoint（自動功能交互模型）	W Song等。 Autoint：通過自我牽手的神經網絡學習自動功能互動學習，2018年。
AFN（AdaptiveFactorizationNetwork模型）	Cheng W等。自適應分解網絡：學習自適應級特徵交互，AAAI'20。