Background
- 推荐和广告的核心技术是CTR预估技术；
- CTR预估的核心在于如何构建有效的特征组合,FFM是构建特征组合的当前高效方法;
- Attention机制在NLP、CV、推荐等许多领域取得成功，具有选择出有效信息，抑制无效信息，而特征组合也面临有效的和无效的特征组合；
- SENET在图像识别领域取得ILSVRC 2017的冠军，同样具备类似的Attention作用；
Problem
如何在CTR领域，利用FFM+Attention的共同联合构建较强的DeepCTR预估模型
Model
模型的整体结构
核心部件CENet
Experiments
