基于DeepFM模型的广告推荐系统研究

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随着移动设备普及,移动互联网行业进入了高速发展阶段,信息量和用户量急剧增长,如何在有限的资源下准确地分析用户行为,提升广告效果并保障用户体验显得尤为重要。提出一种由深度神经网络(Deep neural network)和因子分解机(Factorization machine)组成的模型——DeepFM模型来实现社交广告的个性化推荐,其中因子分解机部分主要是提取一阶二阶特征,深度神经网络部分主要提取高阶特征。最终通过研究发现,DeepFM模型比逻辑回归模型(LR模型)及因子分解机(FM模型)的效果都要好。
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