圻天大圣

摘要 通过将稀疏数据的非线性转化特征应用在广义线性模型中被广泛应用于大规模的回归和分类问题。通过广泛的使用交叉特征转化，使得特征交互的记忆性是有效的，并且具有可解释性，而然不得不做许多的特征工作。相对来说，通过从稀疏数据中学习低纬稠密词向量（embedding）特征，并应用到深度学习中，只需要少量的特征工程就能对潜在的特征组合具有更好的范化性。 但是当用户项目交互是稀疏和高纬数据的时候，利用了词向量（embeddings）的深度学习则表现得过于笼统（over-generalize），推荐的都是些相关性很低的