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LR模型：手工特征工FM模型：自动二阶特征组Wide&DeepWide部分手工特征工程+Cross特Wide&Deep是相对原始的深度模可以看作把Wide&Deep的LR换成FM；目前StateoftheArt深度模 多阶组合 N的结阶段：多 à模型Embedding统传统多
策略化à模型索 多 à统典型多人工特征工程à排序模型发展现状：DNNRanking深度学习两大里程碑图像领域àResNet(SkipNLP领域àBert模型(两阶段：预训练+Fine-DNNRanking模型的困境模型太肤浅，没深度没有模型具有突破性的效果提升vs.私有数据我们期待DNNRanking的ResNet&Bert高光时刻完备而简洁的DNN模今日头条系目前采用的是这个模当然，也有缺点：缺乏细粒度的用户行为刻趋势趋势1（W&D/DeepFM／DeepFFM/DIN/DIEN趋势2：显示特征组合（xDeepFM/Deep&Cross结论：2(OK,(OK,还没证明自己18年年中AILab尝试过，效果与DeepFM(OK,butnot(不是好选择(辅助结构趋势3：特征抽取器的进 环境下情况要 复初步尝 embedding，较好效果 ／ 趋势4：多模态（文本，，，音频….etc.）趋势5：多目标（点击，互动，时长…..etc.）行为漏斗：浏览>点击>互动趋势6：多任务（迁移学习，数据量多任务向数据量少任务迁移知识现状：互联网公司里，很多任务数据量够多 地体现在行为漏斗中排序模型发展现状与趋势：List趋势7：Pointwise->List（流排序instead 打分排序模型的未来 LR模 DeepFM模 5年后的？？模假设我们站在5排序模型的未来 by Embedding卷一 AutoML+Ranking：特征自动化à附赠思考题：算法工程师的未来 如果还有未来的话去年（2018）下半 AILab做过尝试基本构件：onehot-embedding／MLP隐层/FM层/Skip-AutoML方法AutoML找出的最优结构，效果略微比DeepFM好，不太多排序模型的未来：排序模型也许没有未问题 和排序两阶段模型，是否可以融合为单阶段模型思想实验：让
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