深入解析xDeepFM：结合压缩交互网络与深度神经网络的推荐系统新突破今天是周日，我来解读一篇有趣的文章——xDeepFM。这篇文章由 Mao et al. 发表在SIGIR 2019会议。文章提出了一个新的网络模型——压缩交互网络（CIN），用于显式地学习高阶特征交互。通过结合 CIN 和传统的深度神经网络（DNN），形成了一个新的模型 xDeepFM。该模型能够同时学习显式和隐式的高阶特征交互，极大地减少了手动特征工程的工作量，并且在多个真实数据集上表现优异，超越了传统的模型如 FM 和 DeepFM。这项工作对提升特征交互学习的效率具有重要意义，尤其在推荐系统等领域的