AI上推荐 之 NeuralCF与PNN模型(改变特征交叉方式）_神经网络交叉变换

1. 前言

随着信息技术和互联网的发展， 我们已经步入了一个信息过载的时代，这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：

• 信息消费者：如何从大量的信息中找到自己感兴趣的信息？
• 信息生产者：如何让自己生产的信息脱颖而出， 受到广大用户的关注？

为了解决这个矛盾， 推荐系统应时而生， 并飞速前进，在用户和信息之间架起了一道桥梁，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息， 一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户前面。 推荐系统近几年有了深度学习的助推发展之势迅猛， 从前深度学习的传统推荐模型(协同过滤，矩阵分解，LR, FM, FFM, GBDT)到深度学习的浪潮之巅(DNN, Deep Crossing, DIN, DIEN, Wide&Deep, Deep&Cross, DeepFM, AFM, NFM, PNN, FNN, DRN), 现在正无时无刻不影响着大众的生活。

推荐系统通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模， 从而主动给用户推荐给能够满足他们兴趣和需求的信息， 能够真正的“懂你”。 想上网购物的时候， 推荐系统在帮我们挑选商品， 想看资讯的时候， 推荐系统为我们准备了感兴趣的新闻， 想学习充电的时候， 推荐系统为我们提供最合适的课程， 想消遣放松的时候， 推荐系统为我们奉上欲罢不能的短视频…, 所以当我们淹没在信息的海洋时， 推荐系统正在拨开一层层波浪， 为我们追寻多姿多彩的生活！

这段时间刚好开始学习推荐系统， 通过王喆老师的《深度学习推荐系统》已经梳理好了知识体系， 了解了当前推荐系统领域各种主流的模型架构