推荐算法中CF、MF、FM指的是什么

CF、MF、FM都是推荐算法中常见的方法，分别表示协同过滤（Collaborative Filtering）、矩阵分解（Matrix Factorization）和因子分解机（Factorization Machines）。

1. CF（协同过滤）：是一种基于用户行为数据的推荐算法，其核心思想是利用用户历史行为数据，发现用户的偏好或者相似用户的偏好，从而推荐相似或者热门的物品给用户。

2. MF（矩阵分解）：是一种用于处理稀疏数据的技术，其核心思想是将稀疏的用户-物品矩阵分解为两个低维矩阵，分别表示用户的偏好和物品的属性，从而实现推荐。

3. FM（因子分解机）：是一种结合了线性模型和矩阵分解的推荐算法，其核心思想是将用户-物品的特征向量分解为低维的因子向量，从而实现推荐。与MF相比，FM不仅考虑了用户-物品的交互关系，还能考虑用户和物品的其他属性特征。

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deepsort算法定量分析中的FM是什么

在deepsort算法中，FM是指Feature Map。Feature Map是深度神经网络中的一个重要概念，它是指神经网络中的每一层输出的特征图。对于每个输入图像，深度神经网络会依次经过多个卷积层和池化层，每个卷积层和池化层都会产生一个Feature Map，最终这些Feature Map会被串接起来，形成最终的特征向量。在deepsort算法中，通过对目标检测结果中的每个目标提取出其对应的Feature Map，然后将其作为特征向量进行跟踪和匹配。

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介绍一下CF、MF、FM、LR等推荐相关算法模型

推荐系统是一种根据用户历史行为和兴趣来预测用户未来喜好的技术，常用的推荐算法模型包括：

1. CF (Collaborative Filtering) 协同过滤：通过分析用户历史行为和观看记录，找出与当前用户兴趣相似的其他用户或物品，将其推荐给用户。

2. MF (Matrix Factorization) 矩阵分解：将用户和物品构成的评分矩阵分解成两个低维矩阵，再进行矩阵乘法得到用户和物品的潜在特征向量，通过计算相似度来进行推荐。

3. FM (Factorization Machines) 因子分解机：基于特征工程，将用户、物品以及其他相关特征进行交叉，然后通过因子分解机模型来学习特征之间的交叉关系，从而进行推荐。

4. LR (Logistic Regression) 逻辑回归：基于用户历史行为和观看记录，通过逻辑回归模型来预测用户是否对某个物品感兴趣，并将其推荐给用户。

以上是常用的推荐算法模型，每种模型都有其特点和适用场景，需要根据不同的业务需求和数据情况选择合适的模型。