排序模型一定要尝试的特征交叉技巧，多场景验证有效

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点关注，不迷路，用心整理每一篇算法干货~ 后台留言” 交流 “， 加入圆圆算法交流群~ 后台回复“ 星球 ”加入 圆圆算法知识星球~ （ 已有 730+ 同学加入学习） 今天给大家介绍两篇经典的工作，这两篇工作都是针对推荐系统中排序模型的优化，方法有一些相似之处，都是利用门控网络对底层特征进行交叉。 最关键的在于，这类方法已经在很多真实业务场景中被验证效果显著 ，非常值得还没有应用这类方法的同学进行尝试。 1 MaskNet 论文标题 ：MaskNet: Introducing Feature-Wise Multiplication to CTR Ranking Models by Instance-Guided Mask 下载地址 ： https://arxiv.org/abs/2102.07619 MaskNet是2021年发表的一篇工作，引入instance-guided的mask，并使用该mask对embedding layer和hidden layer进行element wise乘法，实现bit-wise的注意力机制。本文在三个工业数据集上验证了MaskNet的有效性，证明了本 ………………………………