【深度学习推荐系统-王喆】笔记系列 2.5 从FM到FFM——自动特征交叉的解决方案

深度学习推荐系统相关介绍
最新推荐文章于 2025-01-11 23:06:02 发布
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#深度学习推荐系统 #王喆 #FM #FFM

博客涉及深度学习推荐系统，提及王喆以及FM、FFM等内容，虽无具体内容，但这些元素表明与深度学习在推荐系统中的应用有关，属于信息技术领域中数据挖掘和推荐算法范畴。

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【王喆-推荐系统】模型篇-(task7)DeepFM处理交叉特征
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-06 1603
学习总结 （1）DeepFM 模型在解决特征交叉问题上非常有优势，它会使用一个独特的 FM 层来专门处理特征之间的交叉问题。具体来说，就是使用点积、元素积等操作让不同特征之间进行两两组合，再把组合后的结果输入的输出神经元中，这会大大加强模型特征组合的能力。 （2）DeepFM的三个重点： 它是由 FM 和 Deep 两部分组成的； 在实现 FM 部分特征交叉层的时候，我们使用了多个 Dot Product 操作单元完成不同特征的两两交叉； Deep 部分则与 Wide&Deep 模型一样，负责所有输
推荐系统模型总结——特征交叉
iwtbs
11-18 5605
DCN改进版FMFFMDCNDCN-M背景模型改进思路反思 FM FFM DCN 特征经过embedding、stack后，分别输入cross network和DNN，两路的输出stack后经过单层nn映射为一维的预测分数。 embedding/stack/DNN不必赘述，主要看cross network。cross network的核心思想是更高效地实现显式特征交叉，每一层的计算如下： x0,xl,wl,blx_0,x_l,w_l,b_lx0​,xl​,wl​,bl​ 都是d维的列向量，形状是(d,1
从FM到FFM--自动特征交叉的解决方案
qq_39691463的博客
09-20 1010
一：特征交叉的由来–LR推荐模型的缺陷 1，逻辑回归推荐模型出现的原因：矩阵分解的缺陷 无法加入物品、用户、上下文信息等场景信息和补充策略，使得矩阵分解丧失了很多利用信息的机会，当缺乏用户和物品历史信息时无法进行有效推荐。 2，逻辑回归模型的优势： 该图大致介绍了逻辑回归模型的大致流程，这里不在详细描述。不懂的地方可以去看博主的该文章 LR推荐模型的优势：很明显，LR模型就是为了避免矩阵分解模型因为无法利用上下文信息带来的信息损失问题。他能够综合利用用户、物品、上下文信息等多种特征，生成较为全面的推荐模型
FM到FFM——自动特征交叉
weixin_37410657的博客
05-05 647
本文详细介绍了因子分解机（FM）和场感知因子分解机（FFM）的原理、数学推导以及Python实现。FM和FFM是推荐系统中常用的自动特征交叉模型，能够有效捕捉特征之间的相互作用关系，从而提升模型的预测性能。FM模型通过引入隐向量实现了特征之间的二阶交叉，而FFM模型在FM的基础上引入了“场”的概念，使得模型能够区分不同场的特征交叉。这两种模型在推荐系统、点击率预估等任务中都有广泛的应用。需要注意的是，虽然FM和FFM能够自动进行特征交叉，
深度学习中的特征交叉
rocking_struggling的博客
09-13 725
原文链接： https://blog.csdn.net/qq_35976351/article/details/80892902
推荐算法——自动特征交叉
向着光的那方
06-27 1353
针对问题：逻辑回归存在很大的一个问题就是只对单一特征做简单加权，不具备特征交叉生成组合特征的能力，因此表达能力受到了限制。特征交叉举例：例子1： 如果按照单凭每个人的个人实力去评判球队的实力，第一支球队完胜第二支球队；但我们忽略了这些球员的组合很能会导致整体实体的下降。所以对单一特征做简单加权可能会导致准确率的下滑。 例子2：代表逻辑回归，简单的线性相加；这部分代表特征交叉，将每个特征之间进行两两相乘并附加上权值w物理量表示：上三角交叉熵损失：求梯度： 梯度更新：优点：既保留了逻辑回归
特征交叉系列：完全理解FM因子分解机原理和代码实战
2401_85325519的博客
06-04 1558
优势1.照顾到所有特征和二阶交互项，而不是像GBDT只对部分特征做选择交叉，FM能够很好的挖掘所有特征的二阶交叉组合2.适合高维稀疏特征，通过引入隐向量解决二阶参数难以训练的问题3.FM不论训练还是预测，复杂度随着特征增长都是线性的FM的缺点虽然考虑了特征的交叉，但是表达能力仍然有限，只能对二阶进行交叉，不能高阶交叉FM会对所有特征做两两交叉，从业务上某些交叉是没有必要的，存在冗余由第2点进一步衍生，因为过多的两两交叉容易导致特征之间。
基于王喆老师的深度学习推荐系统书籍，
09-21
深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础...
使用电影推荐数据集ml-100k并基于PyTorch实现《深度学习推荐系统（王喆著）》的部分经典模型.zip
09-22
深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础...
该项目使用经典的电影推荐数据集ml-100k并基于PyTorch实现《深度学习推荐系统（王喆著）》的部分经典模型.zip
03-28
该项目是针对人工智能领域的毕业设计或课程设计，主要关注深度学习推荐系统的实现，采用了经典的数据集ml-100k，并基于PyTorch框架进行开发。PyTorch是Facebook开源的一个强大的深度学习库，以其易用性和灵活性受到...
支持 Docker 一键运行的 Spring Boot 版 SparrowRecSys（王喆：深度学习推荐系统实践课）
最新发布
08-13
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/725a36ee4531 支持 Docker 一键运行的 Spring Boot 版 SparrowRecSys（王喆：深度学习推荐系统实践课）（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
京东推荐系统实践-刘思喆.pdf
09-26
挖掘用户潜在购买需求 • 缩短用户到商品的距离 • 用户需求不明确时提供参考 • 满足用户的好奇心
【FM-RS】特征交叉：Wide & Deep、Deep & Cross Network
chadlee
11-18 929
Wide & Deep Google’16 Google 16年发布的论文，并应用在Google Play上，影响力较大，其他厂商也仿照了。 首先理解Wide和Deep的含义是什么 Wide部分（Memorization） Wide部分其实就是一个线性模型 y=wT[x,ϕ(x)]+b y=\boldsymbol{w}^{T}[\boldsymbol{x}, \phi(\boldsymbol{x})]+b y=wT[x,ϕ(x)]+b 其中x,ϕ(x)\boldsymbol{x}, \phi(\b
【推荐系统】一种特征交叉策略（FM）
YJ语
07-11 763
文章目录1 传统的推荐系统模型2 前言3 FM和FFM(九九归一)3.1 FM？ 我们先从POLY2开始3.2 FM模型的原理3 FFM模型的原理4 总结 1 传统的推荐系统模型 传统模型演化关系 2 前言 在上一篇文章里面谈到了逻辑回归， 这是一个简单、直观、应用的模型， 但是局限性就是表达能力不强， 无法进行特征交叉和特征筛选等， 因此为了解决这个问题， 推荐模型朝着复杂化发展， GBDT+LR的组合模型就是复杂化之一， 通过GBDT的自动筛选特征加上LR天然的处理稀疏特征的能力， 两者一结合初步实现
一文看懂推荐系统：特征交叉01：Factorized Machine (FM) 因式分解机
weixin_46838716的博客
08-23 3316
现在FM在工业界推荐系统中已经过时了
「思维导图」《深度学习推荐系统 - 王喆》2.3节 矩阵分解算法 - 协同过滤的进化
baidu_38492549的博客
06-08 624
更多《深度学习推荐系统 - 王喆》相关思维导图，见本人 GitHUb： https://github.com/YunWGui/RecSys-Book-Notes
【深度学习推荐系统-王喆】笔记系列 2.4 逻辑回归——融合多种特征的推荐模型
鹿鹿的博客
11-07 664
第四章 特征交叉（王树森学习笔记）
weixin_64420349的博客
01-11 1275
我们用一个现实的例子来理解，比如我们要预估一个二手房的价格，单用面积和地理位置都不能很好的预测结果，将两个特征交叉之后会有较准确的预测。不论是内积or哈达玛积，都要求每个特征的embedding向量形状一样，都是k维向量；因此在实践中，最好人工指定一部分特征做交叉，这样既可以减少参数数量，也可以让concatenation之后的向量变小。，对m^2个向量做concatenation，得到的向量维度太大，且其中大多数都是无意义的特征。用特征交叉的话，两个特征不仅能相加，还能相乘，这样可以提升模型的表达能力。
交叉特征的处理算法学习理解(FM-xDeepFM)
sinat_36190649的博客
10-19 1266
FM算法 公式： 其中 其中 利用上三角矩阵=(对称矩阵-对角矩阵)/2的思想，将其化简为 再利用梯度下降法求出V，即得到每个特征的隐含向量(能反映交叉信息)，同时训练即可得到分类或回归模型。 注：V的维度为，的维度为，为超参，表示向量维度。 FFM算法 在FM的基础上引入了类别(field)的概念，n个特征(已one-hot编码)属于f个field。 此时相对于FM中的，FFM中的维度为，中有f个向量是不相同的，同一fiield下的向量是相同的。 DeepFM算法
深度学习推荐系统王喆
08-18
下面是一些关于深度学习推荐系统的笔记： 1. 数据表示：深度学习推荐系统通常使用向量表示用户和物品，将它们映射到低维空间中。常见的方法包括使用Embedding层将用户和物品ID转换为密集向量表示。 2. 神经网络...
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