多层结合的多阶显式交互的融合推荐模型

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摘 要： 现有不少模型着眼于对有限数据通过生成显式特征交互以进行挖掘来提升点击率预测效果，但存在以下问题：对于原特征与新生成的显式特征，直接一起输入到一个统一的神经网络结构进行挖掘然后输出，由于两者参数量差别较大导致在表征上差异巨大；同时如果直接采用多级层数的神经网络结构还会导致低层，如第一、二层信息的丢失，但若直接将各层进行累加以结合，则一些层中有用性有限的信息可能成为噪声以影响预测。（剩余17559字）

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