本文主要是介绍总结提纲--经典算法（推荐系统），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
2016--Yoube--视频推荐DNN
召回阶段也用了DNN（别人家都是用CF、基于内容、基于社交网络等）: 输入是{用户画像（包括用户行为video集合+用户行为过的搜索词集合+用户属性），context(地理位置信息...)}，输出是（百万个video，每个是一个类别）；损失函数是softmax+交叉熵损失；用户实际观看完的video做正样本，用negative-sampling选负样本(一个正样本和上千个负样本，在一次softmax里进行更新）；
召回阶段，训练时DNN的输出u视作用户编码向量，和百万个w向量点乘，得到百万个z，通过softmax得到百万个概率p；预测时，可以把百万个w向量看作video编码向量（因为要求的是u和w点乘最大的那上百个w们），所以可以把w放到库里，用KNN检索来近似点乘内积最大；
Ranking阶段： 输入是:{用户画像（包括用户行为video集合+用户属性），context，一个候选video（主要是ID)}; 输出是:一个经过sigmoid后的概率p;
2016--Google--应用商店推荐Wide&Deep
wide侧：人工做特征交叉，负责记忆，倾向于给用户推他已经点击过的东西；
deep侧：embedding+DNN，负责泛化，倾向于给用户推的东西更多样性；（注意：deep侧最后一层的几百个输出值，要和wide几百个交叉后的特征，一起加权相加，再经过softmax，也就是几百对几百，才平衡）
2017--华为--应用商店推荐DeepFM
和Wide&Deep的区别：wide侧用的FM二阶特征交叉，比之前手工特征工程要高效；FM向量和Deep向量是复用的，联合训练；
2017--Google--广告CTR预估公开数据集上的Deep&Cross
和Wide&Deep的区别：wide侧用Cross网络来自动构造有限高阶的交叉特征; 比Deep侧的参数少很多（ O(层数*w的维度））
Cross结构：竖着的原始输入x0 * 横着的上层网络输出 * 竖着的权重向量w + bias向量b + 竖着的上层网络输出x(这项是借鉴了ResNet，让前面的网络只拟合残差）
2018--MSRA--xDeepFM
自动构造输入向量的“高阶”特征组合；可惜工业界实际效果一般比不过Wide&Deep和DeepFM；时间复杂度高是痛点；容易过拟合（可对特征做离散化，加dropout来解决）
2018--阿里妈妈--转化率CVR预估
1. ESMM 根据用户行为序列，显示引入CTR和CTCVR作为辅助任务，“迂回” 学习CVR，从而在完整样本空间下进行模型的训练和预测，解决了CVR预估中的2个难题。
2. 可以把 ESMM 看成一个新颖的 Multi-Task-Learning 框架，其中子任务的网络结构是可替换的，当中有很大的想象空间。
2018--阿里--电商广告CTR上的DIN
在Embedding+DNN的基础上，用候选Item和用户行为Item的Attention做权重，对用户行为Item序列做了带权pooling
原理是对用户行为序列进行了按候选Item的不同而区分性对待，每个行为的权重是不同的；
2018--阿里--电商广告CTR上的DIEN
（和DIN的区别只有用户行为序列编码那里）
1.引入RNN对用户行为序列建模；(用户行为序列是时间上的序列，所以很自然联想到RNN)
2.对序列里的中间兴趣和下一时刻的输入行为，进行了相关度建模（附加损失函数对RNN进行了增强）；
3.用每时刻的兴趣和该ad特征进行了相关性概率计算，作为下一层GRU单元的update-gate的输入，影响“当前兴趣”和“记忆兴趣”之间的取舍程度；（借鉴了AGRU，把Attention引入RNN，即用户的总的兴趣只和一部分用户行为有关）
2019--阿里--淘宝电商推荐的BST(Transformer)
（和DIN的区别只有用户行为序列编码那里）
用Transformer把用户行为序列和候选item放一起进行特征抽取，所有时刻的输出向量都concatenate起来（行为序列固定长度20，不够就padding)
Transformer的套路：Multi-Head Self-Attention，FFN，position embedding
2019--Facebook--DLRM(主要是工程方面；效果和DCN基本持平，还号称state-of-the-art）
dense特征，经过bottom MLP的变换，得到一个embedding; 和类别特征的embedding们（可选的经过MLP后的向量)，两两之间做向量点乘（类似FM的思想），得到的很多乘积串成一个向量，输入到top MLP里面，最后过sigmoid得到点击概率；
Model并行：输入Embedding占内存太大，所以存放在多个device上；
Data并行：top MLP的参数量小，所以每个device上都复制一份，但是处理不同的训练数据；
Embedding的All-to-All通信；MLP梯度的AllReduce;
2016--微软--Item2Vec
把同一个用户点击过的item集合视为sentence，把item视为word，窗口无限大，进行skip-gram&negative-sampling训练，得到的词向量就是item-embedding; 可用于神经网络的输入初始化值，以加快收敛；
同理，User2Vec也行，把item上点击过的用户集合视为sentece, 把用户视为word，得到user-embedding;
本质是基于ItemCF/UserCF协同过滤的，用户点击item的行为为依据；
我的想法：训练item2vec的时候，把该用户对应的集合也用一个embedding表示，参与训练，也能捎带得到user-embedding啊，类似sentence-embedding那种；
这篇关于总结提纲--经典算法（推荐系统）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
