本文介绍了FM模型，这是一种统计学模型，用于处理高维稀疏数据和特征交叉，能捕捉特征之间的关系。FM模型通过引入低秩因子向量来减少计算参数的数量，并增加对特征交互作用的捕捉，特别关注二阶相互作用。该模型采用梯度下降法优化损失函数，并通过因子向量学习用户与物品之间的相互作用。在推荐系统中，FM模型可用于预测用户对物品的评分或点击概率，通过分析用户与商品的特征相互作用来进行预测。...

DCN模型是一种结合了深度神经网络和显示特征交叉的模型，旨在高效解决高维稀疏数据的特征交叉问题。它由深度学习神经网络（负责学习特征的复杂非线性组合）和交叉网络（负责显式地建模特征之间的交叉，捕捉高阶特征之间的相互作用）组成。这两种网络的输出通过简单的加权求和或简单拼接融合，最终通过线性层和激活函数得到预测结果。...