1. xDeepFM优势
自动高效的学习隐式和显示的高维特征交互
设计一个新的CIN网络可以显示学习高阶特征交互，且为Vector-Wise
2. xDeepFM整体算法框架
整个网络结构主要分为两部分：压缩交互网络和DNN网络。压缩交互网络主要是实现自动学习显示的高阶特征交互，DNN网络主要是实现隐式的学习高阶特征。
3. 压缩交互网络（Compressed Interaction Network,CIN）
CIN中每一层的神经元都是根据前一层的隐层及原特征向量计算而来，其数学表达式为：
其整个过程分为两步：
利用前一层的隐层状态
和原始特征矩阵
，计算出中间结果
，其维度为三维。
CIN卷积操作，Feature Map为向量而非矩阵
每一层隐层都是通过一个池化操作连接到输出层
4. 参考博客
https://zhuanlan.zhihu.com/p/83784018
https://daiwk.github.io/posts/dl-dl-ctr-models.html
原文：https://www.cnblogs.com/LuckPsyduck/p/11994340.html