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LR模型：手工特征工FM模型：自動(dòng)二階特征組Wide&DeepWide部分手工特征工程+Cross特Wide&Deep是相對原始的深度模可以看作把Wide&Deep的LR換成FM；目前StateoftheArt深度模 多階組合 N的結(jié)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(xué)習(xí)兩大里程碑圖像領(lǐng)域àResNet(SkipNLP領(lǐng)域àBert模型(兩階段：預(yù)訓(xùn)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(shù)據(jù)我們期待DNNRanking的ResNet&Bert高光時(shí)刻完備而簡潔的DNN模今日頭條系目前采用的是這個(gè)模當(dāng)然，也有缺點(diǎn)：缺乏細(xì)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(jié)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(jié)構(gòu)趨勢3：特征抽取器的進(jìn) 環(huán)境下情況要 復(fù)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(biāo)（點(diǎn)擊，互動(dòng)，時(shí)長…..etc.）行為漏斗：瀏覽>點(diǎn)擊>互動(dòng)趨勢6：多任務(wù)（遷移學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)量多任務(wù)向數(shù)據(jù)量少任務(wù)遷移知識現(xiàn)狀：互聯(lián)網(wǎng)公司里，很多任務(wù)數(shù)據(jù)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(shè)我們站在5排序模型的未來 by Embedding卷一 AutoML+Ranking：特征自動(dòng)化à附贈(zèng)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(gòu)件：onehot-embedding／MLP隱層/FM層/Skip-AutoML方法AutoML找出的最優(yōu)結(jié)構(gòu)，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(shí)驗(yàn)：讓
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