Factorization machine (FM)

时间: 2023-02-10 17:31:20 浏览: 57
Factorization machine (FM) 是一种模型,用于处理稠密或稀疏的数值型特征和类别型特征的预测问题。它可以对特征之间的交互进行建模,并建立对数据的高阶函数表示。通常用于推荐系统、广告点击率预估和搜索排序等领域。 Factorization machine 的算法有点类似于矩阵分解,它将给定的输入特征矩阵分解为两个低维的特征矩阵的积,并通过最小化损失函数来学习这些低维矩阵。Factorization machine 还支持对高阶特征进行线性组合的过程,从而使得模型能够自动学习出数据中的复杂交互特征。
相关问题

《DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction》的摘要

DeepFM 是一种基于因式分解机的神经网络,用于点击率预测。它将因式分解机和神经网络结合起来,以利用它们各自的优点。DeepFM 可以在大规模数据集上进行训练,并且在点击率预测任务上具有很高的准确性。

deepfm应用场景

DeepFM是一种结合了深度学习和因子分解机(Factorization Machine)的推荐算法,它可以用于推荐系统中的CTR预估、商品推荐等场景。 具体来说,DeepFM通过将特征分为稠密特征和稀疏特征,分别使用神经网络和因子分解机进行处理,最终将两者的结果进行融合得到最终的预测结果。相比于传统的FM模型,DeepFM在处理高维稀疏特征时具有更好的效果。 除了推荐系统,DeepFM还可以应用于广告点击率预估、搜索排序等场景。

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FM(Factorization Machine)是一种处理稀疏数据的机器学习模型,通常用于推荐系统和广告推荐等场景。下面是使用 PyTorch 实现 FM 的示例代码: 首先,导入所需的库: python import torch import torch.nn as nn 接着,定义 FM 模型: python class FM(nn.Module): def __init__(self, num_features, num_factors): super(FM, self).__init__() self.num_features = num_features self.num_factors = num_factors self.linear = nn.Linear(num_features, 1) self.embedding = nn.Embedding(num_features, num_factors) def forward(self, x): linear_terms = self.linear(x).squeeze() interactions = torch.sum(self.embedding(x), dim=1).pow(2).sum(1) interactions -= torch.sum(self.embedding(x).pow(2), dim=1).sum(1) fm_output = linear_terms + interactions return fm_output 其中,num_features 表示特征的数量,num_factors 表示每个特征的隐向量维度。 在 forward 函数中,首先对输入的 x 进行线性变换,并将结果压缩到一维,得到 linear_terms。然后,对 x 进行 embedding,并在第二维上求和,得到交叉项的一次方和。再对 embedding 进行平方,然后在第二个维度上求和,得到交叉项的二次方和。最后,将 linear_terms 和 interactions 相加,得到 FM 模型的输出。 接着,定义训练过程: python def train(model, optimizer, loss_fn, train_loader, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = loss_fn(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d, loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_loader))) 其中,model 是 FM 模型,optimizer 是优化器,loss_fn 是损失函数,train_loader 是训练数据的 DataLoader,num_epochs 是训练次数。在训练过程中,对输入数据进行前向传播,计算损失,然后进行反向传播和参数更新。 最后,使用示例数据进行训练和测试: python # 示例数据 X = torch.tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) y = torch.tensor([1, 0, 1]) # 定义模型和优化器 model = FM(num_features=X.shape[1], num_factors=5) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 train(model, optimizer, nn.MSELoss(), torch.utils.data.DataLoader(torch.utils.data.TensorDataset(X, y), batch_size=1), num_epochs=10) # 测试模型 inputs = torch.tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) outputs = model(inputs) print(outputs) 在上面的示例中,输入数据 X 是一个 3x3 的张量,表示 3 个样本,每个样本有 3 个特征。标签 y 是一个长度为 3 的张量,表示每个样本的标签。在训练过程中,使用 MSE 损失函数进行优化。最后,输入测试数据进行预测,并输出模型的输出。
Factorization Machine (FM) 是一种处理稀疏高维数据的算法,可以用于推荐系统、CTR 预估等场景。下面是使用 PyTorch 实现 FM 算法的示例代码。 首先,我们需要导入 PyTorch 和其他必要的库: python import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 然后我们定义一个自定义数据集类来加载数据: python class FMDataSet(Dataset): def __init__(self, X, y=None): self.X = X self.y = y def __len__(self): return len(self.X) def __getitem__(self, idx): if self.y is not None: return self.X[idx], self.y[idx] else: return self.X[idx] 接着,我们定义 FM 模型的类: python class FM(torch.nn.Module): def __init__(self, num_features, k): super(FM, self).__init__() self.num_features = num_features self.k = k # 线性部分 self.linear = torch.nn.Linear(num_features, 1) # 交叉部分 self.V = torch.nn.Parameter(torch.randn(num_features, k)) def forward(self, x): linear_part = self.linear(x) v_part = torch.mm(x, self.V).pow(2).sum(1, keepdim=True) \ - torch.mm(x.pow(2), self.V.pow(2)).sum(1, keepdim=True) fm_part = 0.5 * v_part out = linear_part + fm_part return torch.sigmoid(out) 在这个模型中,我们定义了线性部分和交叉部分。线性部分使用 PyTorch 自带的 Linear 层,而交叉部分使用了一个矩阵 V,它的形状是 (num_features, k)。我们通过矩阵乘法和张量乘法计算出交叉部分的输出。 接下来,我们可以加载数据并进行预处理。这里我们使用 MovieLens 数据集作为示例数据: python import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k/u.data', sep='\t', header=None, names=['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp']) # 将 user_id 和 item_id 编码成连续的整数 user_encoder = LabelEncoder() item_encoder = LabelEncoder() data['user_id'] = user_encoder.fit_transform(data['user_id']) data['item_id'] = item_encoder.fit_transform(data['item_id']) # 将数据集拆分成训练集和测试集 train_data = FMDataSet(data[['user_id', 'item_id']].values, data['rating'].values) train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=256, shuffle=True) num_users = len(user_encoder.classes_) num_items = len(item_encoder.classes_) 最后,我们可以训练模型并进行评估: python # 定义模型和优化器 model = FM(num_users + num_items, 20) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(10): for x, y in train_loader: optimizer.zero_grad() y_pred = model(x) loss = torch.nn.functional.binary_cross_entropy(y_pred, y.float().unsqueeze(1)) loss.backward() optimizer.step() print('Epoch {}: loss={:.4f}'.format(epoch+1, loss.item())) # 在测试集上评估模型 test_data = FMDataSet(data[['user_id', 'item_id']].values) test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=1024) y_pred = [] for x in test_loader: y_pred.append(model(x).detach().numpy().flatten()) y_pred = np.concatenate(y_pred) y_true = data['rating'].values rmse = np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred)**2)) print('RMSE={:.4f}'.format(rmse)) 这样就可以使用 PyTorch 实现 FM 算法了。请注意,这个示例代码只是一个简单的示例,实际的应用中可能需要进行更多的优化和调整。

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