特征域感知因子分解机（Field-aware Factorization Machines，FFM）主要解决了FM的以下几个痛点： 更准确的特征embedding表达。FM中，每个特征只由一个embedding向量表达，这样虽然能增强模型的泛化性能，但是也大大削弱了模型的记忆能力。FFM在POLY_ ...
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2021-06-30 18:43:01
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深度因式分解机 Deep Factorization Machines 学习有效的特征组合对于点击率预测任务的成功至关重要。因子分解机以线性范式对特征交互进行建模（例如，双线性交互）。对于实际数据来说，这通常是不够的，因为在实际数据中，固有特征交叉结构通常非常复杂和非线性。更糟糕的是，二阶特征交互在 ...
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2020-07-02 16:10:20
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Factorization Machines (FM) 首先这种算法是一种有监督的机器学习模型，既可以用在分类问题也可以用在回归问题当中，它是一种非线性的模型，相比逻辑回归具备了二阶交叉特征表达能力（不易拓展到三阶以上）。可以通过stochastic（随机） gradient descent (SG ...
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2020-06-22 22:48:15
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2020.2.22.从本篇开始，所有文章使用markdown编辑 为什么使用FM？ ...
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2020-02-22 22:16:18
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在这篇文章我们将介绍因式分解机模型（FM），为行文方便后文均以FM表示。FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点，并且能够用了回归、二分类以及排序任务，速度快，是推荐算法中召回与排序的利器。 ...
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2020-02-18 16:19:18
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基于 DeepFM 模型的广告推荐系统研究（郁等） 摘要 信息呈指数爆炸增长的时代，如何在这个信息千变万化的世界里获得用户想要的数据显得尤其重要。作者们提出了DeepFM模型并且实验结果发现，DeepFM模型比逻辑回归和因子分解机模型的效果都要好。 关键词 DeepFM 特征提取 广告推荐 深度神经 ...
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2020-01-07 22:57:47
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基于神经网络与因子分解机的点击率预估应用研究（陈检） 摘要 长久以来广告点击预估率问题属于用户行为预测研究问题，其主要解决是特征工程问题。 深度神经网络主要提取高阶特征，因子分解机提取二阶以下特征 注改：因子分解机实际应用中受限于计算复杂度，一般只考虑到2阶交叉特征(FM预测时间复杂度O(kn),F ...
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2020-01-06 22:43:25
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摘自 https://www.jianshu.com/p/1687f8964a32 https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745 一、FM简介 1、FM又叫因子分解机。被广泛应用到广告点击中，跟LR相比，效果据说是强了不少 ...
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2019-04-16 14:46:31
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1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点：同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征，所以越来越被广泛使用。 在DeepFM中，FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取；DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等 ...
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2018-12-02 22:52:59
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1、摘要： 提出一个Attentional FM，Attention模型+因子分解机，其通过Attention学习到特征交叉的权重。因为很显然不是所有的二阶特征交互的重要性都是一样的，如何通过机器自动的从中学习到这些重要性是这篇论文解决的最重要的问题， 比如：作者举了一个例子，在句子"US cont ...
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2018-09-13 21:15:31
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