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文檔簡介

LR模型：手工特征工FM模型：自動二階特征組Wide&DeepWide部分手工特征工程+Cross特Wide&Deep是相對原始的深度?？梢钥醋靼裌ide&Deep的LR換成FM；目前StateoftheArt深度模 多階組合 N的結階段：多 à模型Embedding統(tǒng)傳統(tǒng)多

策略化à模型索 多 à統(tǒng)典型多人工特征工程à排序模型發(fā)展現(xiàn)狀：DNNRanking深度學習兩大里程碑圖像領域àResNet(SkipNLP領域àBert模型(兩階段：預訓練+Fine-DNNRanking模型的困境模型太膚淺，沒深度沒有模型具有突破性的效果提升vs.私有數據我們期待DNNRanking的ResNet&Bert高光時刻完備而簡潔的DNN模今日頭條系目前采用的是這個模當然，也有缺點：缺乏細粒度的用戶行為刻趨勢趨勢1（W&D/DeepFM／DeepFFM/DIN/DIEN趨勢2：顯示特征組合（xDeepFM/Deep&Cross結論：2(OK,(OK,還沒證明自己18年年中AILab嘗試過，效果與DeepFM(OK,butnot(不是好選擇(輔助結構趨勢3：特征抽取器的進 環(huán)境下情況要 復初步嘗 embedding，較好效果 ／ 趨勢4：多模態(tài)（文本，，，音頻….etc.）趨勢5：多目標（點擊，互動，時長…..etc.）行為漏斗：瀏覽>點擊>互動趨勢6：多任務（遷移學習，數據量多任務向數據量少任務遷移知識現(xiàn)狀：互聯(lián)網公司里，很多任務數據量夠多 地體現(xiàn)在行為漏斗中排序模型發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢：List趨勢7：Pointwise->List（流排序instead 打分排序模型的未來 LR模 DeepFM模 5年后的？？模假設我們站在5排序模型的未來 by Embedding卷一 AutoML+Ranking：特征自動化à附贈思考題：算法工程師的未來 如果還有未來的話去年（2018）下半 AILab做過嘗試基本構件：onehot-embedding／MLP隱層/FM層/Skip-AutoML方法AutoML找出的最優(yōu)結構，效果略微比DeepFM好，不太多排序模型的未來：排序模型也許沒有未問題 和排序兩階段模型，是否可以融合為單階段模型思想實驗：讓

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