基于AFM注意因子分解机的推荐算法

关于深度实战社区
我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有：中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等，曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝，拥有2篇国家级人工智能发明专利。

社区特色：深度实战算法创新
获取全部完整项目数据集、代码、视频教程，请进入官网：zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑，v：zzgcz_com

1. 项目简介

项目A033基于AFM（Attention Factorization Machine）的推荐算法，旨在通过引入注意力机制提升推荐系统的性能。推荐系统的核心是帮助用户在海量信息中找到符合个人需求的内容，而传统的因子分解机（FM）模型虽然能够捕捉特征间的线性关系，却无法有效利用复杂的高阶特征交互。为了解决这一问题，AFM模型结合了注意力机制，能够动态地为不同的特征交互分配权重，从而更好地捕捉用户行为中的重要交互特征。在此项目中，使用AFM模型的推荐系统可广泛应用于电子商务平台、社交媒体以及个性化内容推送等场景，帮助用户在海量的商品、信息或内容中快速筛选出最具相关性和价值的结果。该模型的关键优势在于通过引入注意力机制，对不同的特征组合赋予不同的权重&#x