Factorization machine (FM)
时间: 2023-02-10 07:31:20 浏览: 114
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。
FM算法和DeepFM算法有什么区别
FM(Factorization Machines)算法和DeepFM(Deep Factorization Machine)算法都是在推荐系统中常用的矩阵分解方法,它们都试图捕捉用户和物品之间的高阶交互关系。但两者之间存在一些关键的区别:
1. **基础模型**:
- FM: 基于线性模型和二项式特征交互,它假设用户对物品的评分由基础的用户特征、物品特征以及这些特征的交互项组成。
- DeepFM: 则是一个深度学习和传统FM的融合模型,它引入了深度神经网络(DNN)来处理非线性的低频特征,同时保留FM中的高阶交互。
2. **深度学习的加入**:
- FM是浅层模型,只考虑了特征间的直接交互,无法处理复杂的非线性关系。
- DeepFM通过堆叠多层神经网络,能够学习到更丰富的用户和物品特征表示,增强了模型的表达能力。
3. **模型复杂度**:
- FM相对简单,计算速度较快,但可能在处理复杂数据时性能受限。
- DeepFM由于引入了DNN,模型通常会更复杂,但能处理更高级别的特征组合,预测精度通常更高。
4. **训练过程**:
- FM可以直接进行梯度下降优化。
- DeepFM可能需要更复杂的优化策略,如预训练DNN部分再进行联合训练,或者使用交替优化的方法。
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