推荐模型之DCN

一、概念

        DCN（Deep & Cross Network）模型是一种常用于推荐系统的深度学习模型，出自谷歌的论文《Deep & Cross Network for Ad Click Predictions》，旨在有效地捕捉特征之间的交叉关系。DCN模型结合了深度网络和交叉网络两种结构，能够同时学习特征的高阶交叉和非线性组合，常用于推荐系统的精排阶段。

        DCN模型的核心优势在于其能够显式地学习特征之间的交互关系，同时结合深度网络的强大表达能力，适用于需要处理复杂特征交互的场景。无论是推荐系统（个性化推荐）、广告系统（CTR）、搜索排序（相关度）还是用户行为预测，DCN都能够通过高效的特征交互学习，显著提升模型的预测性能。

二、原理

        DCN模型由两个主要部分组成：

• Cross Network（交叉网络）：交叉网络通过逐层交叉操作来捕捉特征之间的交叉关系。每一层的输出是当前层输入与原始输入的交叉组合，能够有效地学习特征的高阶交叉。
• Deep Network（深度网络）：深度网络是一个典型的MLP，负责学习特征的非线性组合。

        目前，DCN已经发展出了两个版本：

1、DCN-v1

        在这一版的DCN模型中，每个交叉层的公式为：

        其中，是底部交叉层的输入，由各种类别特征的嵌入和稠密特征拼接而成；分别是第