"FM推演与深度CTR预估模型对比及代码分析"

本文主要从FM（因子分解机）出发，结合神经网络，推演了各种深度CTR（点击率）预估模型。点击率是互联网公司进行流量分配的核心依据之一，在互联网广告平台中尤为重要。为了精细化权衡和保障用户、广告、平台三方的利益，准确的CTR预估是不可或缺的。随着深度学习技术的发展，新的CTR预估模型不断涌现，如DeepFM, NFM, DIN, AFM, DCN等，而相关的综述文章往往只做了模型的碎片化罗列，缺乏对模型内在联系和演化思路的总结和揭示。因此，本文旨在通过对FM及其与神经网络的结合进行推导，快速贯穿深度学习CTR预估网络的思路，从而更好地理解和应用这些模型。 从原理上进行推导理解各个深度CTR预估模型之间的相互关系，知其然也知其所以然。本文并不仅仅是罗列各种模型的公式和实现细节，而是尝试从一种理解视角出发，揭示模型之间内在的联系和发展逻辑。通过对FM模型的推导，以及与深度神经网络的结合，我们展示了各种深度CTR预估模型的演化路径和关键创新点。这样的理解视角能够帮助研究者更快速地get到新模型的创新点和适用场景，提高新论文速度，节约理解、复现模型的成本。 在本文中，我们以FM模型为基础，引入了深度学习的思想，通过对FM模型的推导和拓展，演绎出了多种深度CTR预估模型，包括DeepFM, NFM, DIN, AFM, DCN等。我们通过对每个模型的原理和数学公式进行解析，展示了这些模型之间的内在联系和相互影响。同时，我们提供了每个模型的实际代码实现，以便读者能够更好地理解模型的具体细节和实现逻辑。 总之，本文通过对FM模型及其与神经网络的结合进行推导，揭示了各种深度CTR预估模型之间的演化路径和内在联系。我们的目的是帮助研究者更快速地get到新模型的创新点和适用场景，提高新论文速度，节约理解、复现模型的成本。我们希望本文能够为CTR预估领域的研究者和从业人员提供一种新的理解视角和思路，促进该领域的进一步发展和创新。