KDD‘21推荐系统离散特征表征无embedding table Learning to Embed Categorical Features without Embedding Tables for

KDD‘21推荐系统离散特征表征无embedding table Learning to Embed Categorical Features without Embedding Tables for_夏未眠秋风起的博客-CSDN博客本文是针对推荐系统中离散特征的embedding方法提出了新的改进方案。这里主要会涉及到one-hot编码和hash，不明白的小伙伴可以先学习一下。背景embedding在推荐系统中也是属于重要的一步，好的embedding可以节省空间，时间，并且达到好的推荐效果。现存的embedding方法可以统一概括为以下步骤：现存的大部分embedding都是基于one-hot，这里以one-hot为例，先将原始数据例如“性别包含男，女”则one-hot就是2维，到这就是encoding，然后得到男或女的o.https://blog.csdn.net/naocanmani/article/details/120688392