深入FFM原理与实践

最新推荐文章于 2020-07-15 00:30:42 发布
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#机器学习 #CVR

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深入FFM原理与实践1
08-03
FFM（Field-aware Factorization Machine）模型是一种在计算广告领域广泛应用的预测模型，特别是在点击率（CTR）和转化率（CVR）预估中表现...而了解并熟练掌握FFM模型的原理和实践，对于提升相关业务的性能至关重要。
精选资源
深入理解FFM原理与实践
02-26
本文旨在把我们对FM和FFM原理的探索和应用的经验介绍给有兴趣的读者。在计算广告领域，点击率CTR（click-throughrate）和转化率CVR（conversionrate）是衡量广告流量的两个关键指标。准确的估计CTR、CVR对于提高流量...
（二）FFM（Field-aware Factorization Machine）原理
anshuai_aw1的博客
03-30 3031
一、背景 FFM算法，全称是Field-aware Factorization Machines，是FM（Factorization Machines）的改进版。FFM由Yu-Chin Juan与其比赛队员提出，他们借鉴了field（域）概念提出了FM的升级版模型。简单来说，通过引入field的概念，FFM把相同性质的特征归于同一个field。 本文主要介绍FFM的理论，由于其算法复杂度比较高，在...
【转载】深入FFM原理与实践
xceman1997的专栏
03-05 1万+
原文地址：http://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 深入FFM原理与实践 del2z, 大龙 ·2016-03-03 09:00 FM和FFM模型是最近几年提出的模型，凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性，屡
FFM模型解析：从CTR预估到美团点评的应用实践
"本文主要探讨了FFM（Field-aware Factorization Machine）模型的原理与实践，特别是在CTR（点击率）和CVR（转化率）预估中的应用。FFM模型在处理大规模、高稀疏性数据时表现出色，被美团点评技术团队用于DSP平台的...
Kaggle FFM 建模
10-07
Kaggle 大赛GBDT+FFM 建模，criteo比赛结果排名第一，代码+文档
深入FM和FFM原理与实践
weixin_30315905的博客
08-02 133
FM和FFM模型是最近几年提出的模型，凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性，屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。美团点评技术团队在搭建DSP的过程中，探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估，并且取得了不错的效果。本文旨在把我们对FM和FFM原理的探索和应用的经验介绍给有兴趣的读者。 本文转载自：https://tech.m...
FM和FFM原理
热门推荐
Leo00000001的博客
05-07 1万+
模型用途FM和FFM，分解机，是近几年出的新模型，主要应用于广告点击率预估（CTR），在特征稀疏的情况下，尤其表现出优秀的性能和效果，也数次在kaggle上的数据挖掘比赛中拿到较好的名次。FM原理特征编码时常用的one-hot编码，会导致特征非常稀疏（很多0值）。常用的特征组合方法是多项式模型，模型表达式如下： y(x)=w0+∑i=1nwixi+∑i=1n∑j=i+1nwijxixj y(x)
FFM原理理解与应用
leisurehippo的博客
07-03 3471
本文参考了美团团队的介绍文章。 http://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 以及 http://blog.youkuaiyun.com/zc02051126/article/details/54614230 FM和FFM模型是最近几年提出的模型，凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，...
推荐系统与深度学习千字文——FFM模型原理
livan1234的博客
07-15 629
上一篇我们讲解了FM模型： 推荐系统与深度学习（一）——FM模型原理 从FM的公式我们可以看出： FM中每个特征所对应的向量是唯一的： Vi是Xi的向量化表达，多个特征相乘的时候，只需要将Vi相乘，这一模型的优势在于考虑高维特征组合的情况下最小化运算量，但是问题也是有的： 这一模型没有考虑各个特征之间的关系，而不同特征之间的关系恰巧是不一样的。 例如： Publisher与Advertisor可能是正相关/强相关，Publisher与Gend...
主线2.1FFM算法原理详解
weixin_45459911的博客
03-26 1802
一、FFM原理介绍： 1、FFM的引入： FFM（Field-aware Factorization Machine）其实就是FM的进阶版，我们先来回顾一下FM的公式： 其中，样本x是n维向量，xi是第i个维度上的值。vi是xi对应的长度为K的隐向量，V是模型参数，所以所有样本都使用同一个V，即x1,1与x2,1都使用v1。 FFM则是将隐向量v又进一步细化（引入了field的概念，即将特征所在...
传统推荐算法(五) FFM模型(2) 原理及实现
天行健，君子以自强不息
07-30 3144
文章目录FFM写在前面:1.FFM基本原理2.注意事项2.1 省略零值特征2.2 样本归一化2.3 特征归一化2.4 隐向量维度2.5 参数量2.6 时间复杂度2.7 SGD寻优小技巧3. tensorflow实现参考公众号 FFM 写在前面: FM算法被用来解决解决稀疏数据下的特征组合问题.它的改进有不少.[1]中提出了基于FM的PITF(pairwise interaction tensor ...
FFM：将相同特性的特征归到同一Field的「现场感知」因子分解机，相比于FM，其优势在哪？
蒋志碧的博客
03-22 458
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