AFM模型（引入注意力机制）

前言

前面已经实现了基于推荐系统与深度学习的基础模型，在本文则开始深入探讨注意力机制这一章节。在AFM一章中，默认情况下人们不再局限于仅考虑特征间的两两交互问题，而是逐渐探索了一些新的结构。attention mechanism这一概念早已非同凡所想，在人类的认知过程中表现得尤为明显：最典型的现象是我们观察物体或浏览网页时，并不会聚焦于整个物体或页面的所有细节区域，而是会选择性地注意到某些特定区域并忽略其他区域，在这些显眼的位置给予更多的关注力度。在构建模型的过程中若考虑到attention mechanism对预测结果的作用效果往往能够显著提升预测效果；近年来，在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域的应用取得了突破性进展；2017年之后随着推荐系统的快速发展相关研究者开始尝试将attention mechanism引入其中：今天的AFM便是其中最具代表性的实例。

今天也是再次介绍了推荐系统中的一种基础内容——AFM模型。这一类内容通常被视为入门级的材料。首先还是值得花时间了解王喆老师的《深度学习推荐系统》中构建的知识体系。

1、AFM模型