《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》

最新推荐文章于 2025-12-12 18:01:47 发布
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《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》 第一次将attention思想运用到推荐系统的特征交叉领域中，Note：Docs

CIKM2019|AutoInt自注意力神经网络自动学习特征交互(已开源)
hestendelin的专栏
10-26 1200
AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural NetworksWeiping Son...
【论文阅读】AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks(CIKM,19)
凝眸伏笔的博客
08-06 2053
一句话总结：继交叉特征之后加入特征筛选（交叉特征的扩展）。Self-Attention会先计算每个embedding向量和其他向量的相关系数，然后再用所有向量的系数乘上自己的embedding作为下一层的输入，所以我们可以计算得到每个向量和其他向量的关系，再将相关性强的特征进行组合，作为新的特征。 写在前面： 传统的推荐算法，从LR，Poly2，FM，FFM，这些方法基本都还是基于二阶交叉，随着DNN的发展，有了词的embedding，我们开始尝试用堆叠网络层的方案来获取深度的特征交叉，于是在中间几年更
AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks
ChristineC_的博客
02-24 1565
时间：2019.08 作者：Weiping Song, Chence Shi, Zhiping Xiao, Zhijian Duan, Yewen Xu, Ming Zhang, Jian Tang Abstract 使用Multi-head self attention来进行自动特征交叉学习 Model Architecture Embedding Layer c...
[CIKM2019] AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks
卢之
05-24 529
像CTR预估这种任务在推荐系统或者在线广告当中十分常见，但是这个问题也非常具有挑战性，比如所使用的输入特征都是离散并且高维的，有效的预测依赖于高阶组合特征(又称交叉特征)。因此，人们一直在努力寻找稀疏和高维原始特征的低维表示及其有意义的组合。 这篇论文提出了AutoInt来学习高阶特征的交叉表示。并且提出了一个具有残差连接的多头自关注力神经网络，以明确地模拟低维空间中的特征互动。通过多头自关注神...
AutoInt：使用Multi-head Self-Attention进行自动特征学习的CTR模型
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浅梦的学习笔记
12-27 1万+
本文首发于知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53462648 简介 这篇论文提出使用multi-head self attention(类似Transformer里的那个) 机制来进行自动特征交叉学习以提升CTR预测任务的精度。 废话不多说，先看下主要结构。典型的四段式深度学习CTR模型结构：输入，嵌入，特征提取，输出。这里我们重点看下嵌入和特征提取部分 核心结...
AutoInt，即Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks，请用继承keras.Layer的方式实现，并重写Layer的init、build、call、get_config方法
02-07
AutoInt 是一种通过自注意力神经网络来学习特征交互的方法。 可以通过继承 keras.layers.Layer 类来实现 AutoInt。重写 init、build、call、get_config 方法可以自定义层的初始化、构建、运行和序列化。 以下是一...
AutoInt模型——Transformer玩特征交互
Cybenko
04-27 2870
浅层模型的FM, FFM, HOFM, FwFM到深层模型的DNN, PNN, NFM, AFM, DeepFM, DCN, xDeepFM, FiBiNet等，关于特征交叉方向的模型paper， FiBinet模型通过SENET动态选择有用的交互特征， 然后再用一个双线性交互进行增强提高。在模型上并没有引入很复杂的结构，却能起到比较不错的效果。
20篇最值得一读的深度推荐系统与CTR预估论文
AI科技大本营
07-09 3336
作者 |深度传送门转载自深度传送门（ID: gh_5faae7b50fc5）微博上近日流传一个段子，“2020年曾是各大科幻片中遥远的未来，但是现在离这个遥远的未来也...
深度学习CTR模型粗略记录
大锅八十小锅四十
06-14 942
这里写自定义目录标题FM：Factorization MachinesDNN：Embedding+MLPWND:Wide & Deep Learning for Recommender SystemsNFM：Neural Factorization Machines for Sparse Predictive AnalyticsAFM: Attentional Factorization ...
【数据挖掘】金融风控 Task03 特征工程
一一xi的博客
09-21 1125
【数据挖掘】金融风控 Task03 特征工程特征工程介绍数据预处理查找出对象和数值特征进行缺失值填充时间格式处理对象类特征的处理类别特征处理异常值的处理数据分箱固定宽度分箱分数位分箱卡方分箱和其他分箱方法的尝试特征交互特征编码特征选择 学习地址：https: //github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl 天池竞赛地址：https://tianchi.aliyun.com/comp
AutoInt论文笔记
weixin_45459911的博客
06-23 3100
AutoInt Abstract CTR的本质工作：寻找稀疏高维特征的低维表示与有效组合。 本文提出AutoInt可以自动获取高阶特征的交互。 1、Introduction 2、Related Work NFM、PNN、FNN等进行特征的隐式交互，缺乏解释性 关于解释性主要有以下三个方向： Deep&Cross、xDeepFM等显式交互，但仍缺乏解释 树模型，利用embedding加树模型，但是训练要分多步骤进行 HOFM，高阶交互可解释性 3、Problem Definition
浅析Attention在推荐系统中的应用（3）AutoInt模型
黑暗之神
03-23 1367
欢迎关注本人公众号： petertalks 专栏目录： 浅析Attention在推荐系统中的应用（1）Attention简介 浅析Attention在推荐系统中的应用（2）阿里Deep Interest Network模型 浅析Attention在推荐系统中的应用（3）AutoInt模型 浅析Attention在推荐系统中的应用（4）Transformer与阿里BST模型 前言 ...
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
12-11 914
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深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 493
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
12-11 713
本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
12-12 494
本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
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12-12 447
摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
“人工智能 +” 创新大会签约落定，云工场科技与沐曦、中国移动等企业携算力服务助力潍坊转型发展
Cloudcsp的博客
12-12 325
大会紧密围绕贯彻落实党的二十届四中全会精神，旨在纵深推进“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，为培育和发展新质生产力注入强大 AI 动能。，共同推进智能算力供给与行业应用落地。聚焦于行业大模型落地应用、高效智能算力供给、以及“人工智能+”模式创新等多个关键方向，携手构建开放、协同、共赢的 AI 产业生态。在大会签约环节，昌邑市、安丘市、寒亭区、潍城区等政府单位围绕人工智能+治理分别推进相关合作布局；等核心能力，协同产业伙伴共同服务潍坊“人工智能+”行动，助力区域新质生产力加速培育。
Syslog / Flow / Telemetry 的 AI 聚合与异常检测实战（可观测性）
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网络设备每天在后台发出巨量的可观测性数据，它们大多数被丢弃、被忽略、被埋没在日志平台里。Syslog、Flow、Telemetry 是三类最常用的基础信号，但它们一直没有在企业里发挥出该有的价值——所谓“看起来都有，出了问题却找不到原因”。过去几年里，我几乎把所有大型网络的事故复盘都做过一遍，最后得出的共同结论是：事故不是因为没有可观测性，而是因为信号太分散、太原始，而人类根本处理不过来。这篇文章的目标很直接：把 Syslog、Flow、Telemetry 三种信号，做成可输入 AI 的高质量特征，进而构建
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