推荐系统-模型：FNN模型（FM+MLP=FNN）

原来是想把FNN和PNN放到一篇博客里一起写了，主要原因有两个：1. 是这两个模型都是交大张伟楠老师及合作者的成果；2. PNN也是对FNN的改进，两者之间存在一定关联。但最终还是决定分开写，因为放到一起会略显杂乱。因此，这篇博客的篇幅应该会相对较短，看起来会很舒服。

言归正传，FNN全称Factorisation Machine supported Neural Network，如果用一句简短的话概括FNN那就是：FM+MLP，如果再用一句稍显复杂的话概括FNN那就是：FNN是一个两阶段训练的模型，阶段一先训练一个FM模型得到每个field的embedding向量，阶段二，基于阶段一的embedding向量初始化MLP的embedding层，然后训练一个MLP（DNN）。

---

---

---

参考资料：
推荐系统（八）FNN模型（FM+MLP=FNN）