Combining Feature Importance and Bilinear feature Interaction for CTR Prediction (FiBiNET)
时间:2019.05
作者:Tongwen Huang, Zhiqi Zhang, Junlin Zhang
Abstract
文中使用Squeeze-Excitation Network(SENET)动态学习特征的重要性,并且使用bilinear function学习特征组合
Model Structure
SENET Layer
- Squeeze:用max/average pooling学习每一维特征的全局信息
- Excitation:用2个全连接层学习权重
- Re-weight:
Bilinear Interaction
- Field-all type:所有特征组合共享一个参数矩阵
- Field-each type:每个特征组i维护一个参数矩阵
- Field-interaction type:每对特征组合ij维护一个参数矩阵
Combination Layer