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浙江大学抬头纸。推荐信
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![注意力机制广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域中，其本质是基于相似度的加权求和。近年来，随着注意力机制研究的火热，点击率预测领域也有许多相关的研究成果。
2017年，浙江大学的研究人员提出了AFM[10]（AttentionalFactorizationMachines）基于注意力机制对传统的FM进行改进，将FM的二阶交叉特征项通过注意力网络进行加权求和，使模型可以自适应地调整特征权重。
阿里巴巴基于电商业务数据特点提出了DIN[11]（DeepInterestNetwork），将要预测](http://static.tukuppt.com/common/image/background.png "注意力机制广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域中，其本质是基于相似度的加权求和。近年来，随着注意力机制研究的火热，点击率预测领域也有许多相关的研究成果。
2017年，浙江大学的研究人员提出了AFM[10]（AttentionalFactorizationMachines）基于注意力机制对传统的FM进行改进，将FM的二阶交叉特征项通过注意力网络进行加权求和，使模型可以自适应地调整特征权重。
阿里巴巴基于电商业务数据特点提出了DIN[11]（DeepInterestNetwork），将要预测")
