徐宗本是中国机器学习领域的知名专家，他的研究成果在学术界和工业界都有广泛的应用。本文将为大家介绍徐宗本的研究方向和一些重要成果。
一、徐宗本的研究方向
徐宗本主要从事机器学习和数据挖掘领域的研究，包括深度学习、推荐系统、图像识别等方向。他的研究涉及到了多个领域，如计算机视觉、自然语言处理、机器学习理论等。
二、徐宗本的代表作
1. DeepFM
DeepFM是一种结合了深度学习和因子分解机（Factorization Machine）的模型，可以用于CTR（Click Through Rate）预估问题。徐宗本等人在2017年提出了这个模型，
2. NFM
NFM（Neural Factorization Machine）是一种结合了神经网络和因子分解机的模型，可以用于推荐系统中的用户-物品交互预测问题。徐宗本等人在2017年提出了这个模型，
3. Wide & Deep Learning
Wide & Deep Learning是一种结合了线性模型和深度模型的模型，可以用于广告推荐等问题。它在Google Play Store上的应用推荐中得到了应用。
4. PNN
PNN（Product-based Neural Networks）是一种基于乘积的神经网络模型，可以用于推荐系统中的用户-物品交互预测问题。
5. DeepCrossing
DeepCrossing是一种结合了卷积神经网络和全连接神经网络的模型，可以用于CTR预估问题。
三、徐宗本的成就
徐宗本在机器学习和数据挖掘领域做出了很多重要的贡献。他提出的模型在很多应用场景中都得到了广泛的应用，如广告推荐、电商推荐、CTR预估等。他的研究成果也获得了多项国际大奖，如ACM SIGKDD最佳论文奖、IJCAI最佳论文奖等。
四、结语
徐宗本是中国机器学习领域的重要人物，他的研究成果为机器学习和数据挖掘领域的发展做出了重要贡献。我们相信，在他的带领下，中国的机器学习和数据挖掘领域会越来越强大。
