B-FM：Bayesian Factorization Machines

原创 已于 2024-04-29 16:51:33 修改 · 916 阅读 · 13 ·
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#笔记 #推荐算法

于 2024-04-19 16:26:31 首次发布
本文介绍了贝叶斯因子分解机（BFM），一种用于矩阵和张量分解的模型，提供快速的结构化贝叶斯学习。BFM通过非阻塞Gibbs采样器优化了因子分解机（FM），在推荐系统领域如Netflix挑战数据集上展现出高精度和扩展性。相比于标准FM，BFM引入了分层超先验，通过单参数Gibbs采样实现高效推理，并在不同维度下展示了优秀性能。

Bayesian Factorization Machines【贝叶斯因子分解机】

-Christoph Freudenthaler, Lars Schmidt-Thieme,Steffen Rendle-2013

概要

本文为矩阵和张量因式分解模型提供了简单 快速的结构化贝叶斯学习。提出了一种非阻塞Gibbs采样器，用于FM【分解机】。
FM：一种包含矩阵、张量等多种分解模型的潜在变量模型。【贝叶斯FM比最先进的FM更快速、可扩展且更准确】

FM因子分解机

FM是使用p个解释变量x的目标y的回归模型，x是p维的。在这里插入图片描述
其中二阶和高阶参数在这里插入图片描述使用PARAFAC分解：在这里插入图片描述
FM包括D路张量因式分解，可通过工程化输入特征x表示，工程化向量X=在这里插入图片描述
作为不相交连续序列xi=在这里插入图片描述如此定义一个D路张量分解

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