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推荐系统-排序层-模型：Wide&Deep
《原始论文：DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction》
DeepFM 是由华为诺亚方舟实验室在 2017 年提出的模型。
正如名称所示，DeepFM 是 Deep 与 FM 结合的产物，也是 Wide&Deep 的改进版，只是将其中的 LR 替换成了 FM，提升了模型 wide 侧提取信息的能力。
学 DeepFM 之前建议先了解 FM 与 Wide&Deep。
DeepFM 与Wide&Deep 只是 FM 与 LR 的区别么？并不是。
参考资料：
推荐算法(四)——经典模型 DeepFM 原理详解及代码实践）
完整的推荐算法复现代码可参考仓库：https://github.com/jc-LeeHub/Recommend-System-tf2.0 -
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- 原文地址：https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/126132205