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把DNN引入ctr预估无非看重两点：
一，改进模型结构，提高“信息利用率”，发现高阶非线性特征，挖掘以前挖不到潜在模式，比如DIN引入attention机制；一般来说Embedding+MLP是标配。
二，扩充“信息量”，把图片/文本这类不好处理的数据利用起来，比如DeepCTR；
#0 RoadMap-搭积木
除了图中主线之外，还有一个值得关注的地方：embedding vector怎么融合？
-concatenate：wide&deep model, deep embedding forest, deep crossing model, DeepFM etc；fk个节点
-inner/outer product：PNN两两之间做inner/outer product，fxfx1 or fxfxkxk 个节点
-weighted sum：deep interest networkm, AFM；k个节点
-Bi-interaction：NFM两两之间element-wise product再sum，AFM更进一步引入attention做weighted sum；k个节点
#1 LR
#{x,y}：<u,a,c,y>
#f(x)：
-单层单节点的“DNN”, 宽而不深，深宽大战鄙视链的底端；
-参数量n+1
#loss：logloss/... + L1/L2/...
#optimizer：sgd/...
#evalution：logloss/auc/...
#2 MLR
#{x,y}：<u,a,c,y>
#f(x)：上图；参数量2mn
#loss：logloss + L21 + L1
#optimizer：
#evalution：auc
#3 MF
#{x,y}：<u,a,y>
#f(x)：
-前半部分实际上就是DL embedding层；
-参数量(#users+#items)xK
#loss：rmse/... + L1/L2/...
#optimizer：sgd/...
#evalution：rmse/...
#4 FM = LR + MF
#{x,y}：<u,a,c,y>
#f(x)：
-LR + MFs，feature interaction part 图上只画了一个（或者vi不看成one-hot encoding）；
-参数量1+n(lr part) + nk(embedding part)
#loss：logloss/... + L1/L2/...
#optimizer：sgd/...
#evalution：logloss/auc/...
#5 FNN = FM + MLP = LR + MF + MLP
#{x,y}：<u,a,c,y>
#f(x)：
-FM + MLP，FM的基础上堆叠mlp，FM part pre-training ；
-参数量：1+n+nk(fm part) + (1+f+fk)xH1+H1xH2+H2x1(mlp part)
#loss：logloss + L2
#optimizer：sgd/...
#evalution：logloss/auc/...
#6 PNN = FNN + Product layer
#{x,y}：<u,a,c,y>
#f(x)：
-mlp part做feature explore 有局限，引入produc layer learn interactive patterns再送入mlp；
-addition acts like "OR" gate while multiplication acting like "AND" gate, and the product layer seems to learn rules other than features.
-inner product 参数量1+n + nk(embedding part) + (fxk+fxf)xH1(product part) + H1xH2+H2x1(mlp part)
-outer product 参数量1+n + nk(embedding part) + (fxk+fxfxkxk)xH1(product part) + H1xH2+H2x1(mlp part)
#loss：logloss + dropout
#optimizer：gd
#evalution：logloss/auc/rig/rmse
#7 WDL = LR + Embedding + MLP
#{x,y}：<u,a,c,y>
#f(x)：
-LR + Embedding + MLP，embedding part跟MF前半部分一样；
-参数量1+n(wide-part) + nxk(embedding part) + fxkxH1+H1xH2+H2x1(mlp part)
mlp part网络参数降到 f x K x #hiddens，但是加上embedding layer（也需要训练更新），总参数并没有减少，相当于把第一个隐含层单独拿出来特殊处理
-好处：每次迭代模型参数更新量降低了，相当于只更新非0的x
-embedding layer参数如何更新：把第一层输入层看做one hot encoding激活的那个节点，没画出来的都是0，更新按照链式法则展开即可（w = w- eta*delta*x when x=1）
#loss：logloss/... + L1/L2/...
#optimizer：wide part用FTRL+L1正则，deep part用的AdaGrad
#evalution：auc
#8 DeepFM = FM + Embedding + MLP
#{x,y}：<u,a,c,y>
#f(x)：
-wide part用FM取代LR
-wide & deep part 共享embedding vector
-参数量：1+n(fm part) + nxk(embedding part) + fxkxH1+H1xH2+H2x1(mlp part)
#loss：logloss/... + L1/L2/...
#optimizer：adam
#evalution：logloss/auc/...
#9 NFM = LR + Embedding + Bi-Interaction Pooling + MLP
#{x,y}：<u,a,c,y>
#f(x)：
-在embedding vector融合上做文章，用 Bi-Interaction pooling replace concatenation or sum/average，把layer参数量由fk -> k
-参数量：1+n(lr part) + nxk(embedding part) + kxH1+H1xH2+...+Hlx1(mlp part)
#loss：squared loss/logloss/... + L1/L2/...
#optimizer：mini-batch Adagrad + dropout + Batch Normalization
#evalution：rmse
#10 AFM = LR + Embedding + Attention + MLP
#{x,y}：<u,a,c,y>
#f(x)：
-引入attention net（实际上就是mlp）， 给FM中每个interaction一个权重aij
-参数量：1+n(lr part) + nxk(embedding part) + kxH1+2H1(attention part) + kx1(mlp part)
#loss：squared loss/logloss/... + L1/L2/...
#optimizer：mini-batch Adagrad + dropout + L2
#evalution：rmse
#11 DIN = Embedding + Attention + MLP
#{x,y}：<u,a,c,y>
#f(x)：
-引入Local Activation假设（用户的兴趣很广泛，用户看到一个商品时只有部分兴趣激活），用attention机制对用户历史行为进行筛选；
-参数量：nxk(embedding part) + 计算距离，不需要参数(attention part) + fxkxH1+H1xH2+H2x1(mlp part)
#loss：logloss + L2/dropout/adaptive regularization
#optimizer：sgd/...
#evalution：GAUC
#12 DeepCTR = CNN + Embedding + MLP
#{x,y}：<u,a,c,y>，ad feature包含图片，扩大数据中的信息量
#f(x)：
-CNN + Embedding + MLP，CNN提取图片信息，embedding提取离散特征信息（K=128，把SFC隐含层看做embedding layer）；
-参数量：?(cnn part) + nxSFC(embedding part) + 256x256+256x1(mlp part)
#loss：logloss + L2
#optimizer：sgd+momentum+weight decay
#evalution：relative auc
#13 Deep Crossing Model = Embedding + ResNet + LR
#{x,y}：<q,a,c,y>，ad feature包含key words, title
#f(x)：
-Embedding + ResNet + LR，用ResNet 代替 mlp
-参数量：embedding part + resnet part + lr part
#loss：logloss
#optimizer：BMUF in CNTK
#evalution：auc
#14 Deep Embedding Forest = Embedding + Forest
#{x,y}：<q,a,c,y>，ad feature包含key words, title
#f(x)：
-Embedding + Forest，用 forest 代替 Deep Crossing Model中的resnet+lr part，可以明显降低在线预测服务时耗
-参数量：embedding part + forest part
#loss：logloss
#optimizer：BMUF in CNTK + XgBoost/LightGBM
#evalution：logloss + predicting time
参考资料：
[1] Factorization Machines_Rendle2010
[2] LS-PLM:Large Scale Piecewise Linear Model
[3] Deep Learning over Multi-Field Categorical Data: A Case Study on User Response Prediction
[4] Product-based Neural Networks for User Response Prediction
[5] Wide & Deep Learning for Recommender Systems
[6] DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction
[7] Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction
[8] 独家 | 阿里盖坤演讲：从人工特征到深度学习，我们为了更准确地预估点击率都做了多少努力 ( 附PPT )
[9] Deep CTR Prediction in Display Advertising
[10] Deep Crossing: Web-Scale Modeling without Manually Crafted Combinatorial Features
[11] Deep Embedding Forest: Forest-based Serving with Deep Embedding Features
[12] Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics
[13] Attentional Factorization Machines:Learning theWeight of Feature Interactions via Attention Networks