推荐系统遇上深度学习(一四二)-[微软&复旦]CTR预估中的对比学习框架CL4CTR

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今天分享的论文为《CL4CTR: A Contrastive Learning Framework for CTR Prediction》，从特征表示角度入手，将多种对比学习损失引入到CTR预估的模型训练中，一起来看一下。 1、背景 主流的CTR预估模型大致可以分为两类，一类是传统的模型，如逻辑回归，FM，FFM等，这些模型仅可以建模低阶的特征交互，另一类是基于深度学习的模型，如DeepFM、wide 等，这些模型可以建模高阶的特征交互来提升模型的预估效果。对于深度学习类的CTR预估模型，大都基于三层的设计范式：Embedding层、特征交互（FI）层和预估层。在这种设计范式下，绝大多数的工作针对特征交互层展开，如xDeepFM、DCN等，对于Embedding层的研究却很少。但在实际训练过程中，大多数CTR模型面临的一个问题是：出现频率高的特征对应的Embedding会被充分学习，出现次数低的特征对应的Embedding无法被充分学习， ………………………………