Factorization Machines 因子分解机 + Field-aware Factorization Machine(FFM) 场感知分解机

最新推荐文章于 2022-08-18 22:17:20 发布
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分类专栏： statistical learning
FFM（Field-aware Factorization Machine -领域感知的因子分解机）解析及举例
weixin_41570231的博客
07-13 550
FFM模型在传统FM模型的基础上引入了“字段”（Field）的概念（特征、隐向量维度、字段相关例子见本专栏第三篇文章）。FM模型的参数是基于特征之间的交互进行训练的，而FFM模型则进一步考虑了不同特征字段之间的交互，即同一特征在不同字段中有不同的隐向量表示。这使得FFM模型在处理高维稀疏数据时有更好的表现。
Field-aware Factorization Machine - FFM（领域感知的因子分解机）
不学无术的小镇做题家
06-29 549
“域”概念的提出 本篇的模型是FFM，全称是Field-aware Factorization Machine。作者认为，FM中虽然对特征做了高阶（一般是二阶）交叉，但是有一个弊端：在实际场景中，特征的领域(Field)很可能不同，比如性别、品牌、国籍等，向量在不同域的表示应该不一样才对，FM只用一个向量Embedding来表示特征，也就意味着在与其他特征做交叉的时候，使用的是同一个向量，这显然是不合理的。 所以，FFM引入了域(Field)的概念，做法就是每个特征不再使用单一向量表示，而是fff个向量，这
Factorization Machines
02-06
本文详细介绍了Factorization machine的原理和应用，是业界不可多得的论文原本资源。
FFM（Field-aware Factorization Machines）
zhao254014的博客
08-18 4632
相比于FM模型， FFM模型引入了特征域感知(filed-aware) 这个概念， 使得模型的表达能力更强。
02-《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》
weixin_37562062的博客
03-28 303
1. 什么是FFM Field-aware Factorization Machines（简称FFM），是由YuChin Juan与其比赛队员提出，是FM的一种变式。 在Click-through rate (CTR) 预测中，FFM的效果好于二阶多项式（Poly2）和FM模型。 针对CTR预测，学习特征组合的影响是十分重要的，而普通的线性模型（y=wx）是很难学习特征组合项的参数。此前，针...
推荐系统笔记7-Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction
年少_当自强的博客
02-05 1412
本文介绍Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction，简称为FFM，其原文Paper传送门。 摘要 计算广告中CTR预估有着很重要的作用，其中二阶映射的FM常被使用，但提出的FFM在比赛中优于FM，因此引出FFM； 一、介绍 通常用LR处理分类问题，其模型是用来解决如下最优化问题： min⁡wλ2∥w∥22+∑i=1mlog⁡(1+ex...
Factorization Machine
Forever的博客
11-17 715
针对稀疏数据的优化方式
场感知分解机FFM
李问渔
03-30 533
碎碎念 最近读FM、FFM、DeepFM的paper，整理知识点和原理，越来越感觉即使推导了公式，用LibFM、xlearn等在数据集上跑了，也始终心里没底，调包侠还是level太低。这种感觉就像是刷LeetCode，看了别人的代码，依然没把握面试时能写出bug-free的代码一样。工程实现！一定要敲一遍代码才算掌握！ 场感知分解机 场感知分解机（Field-aware Factorization...
FM(factorization Machines)
莲君
08-02 243
《Factorization Machines》paper的阅读笔记，仅为了整理个人思路。 个人觉得FM的本质就是预测值=偏置+权重1单变量+权重2变量之间的相互作用。 偏置和权重都可以是标量，也可以是向量 下面是本人认为重要的文章内容摘抄与翻译，能力有限，水平不足，不喜请绕道。 一 FM的优点 - 能够估计SVM所不能的稀疏矩阵的参数 （FMs allow parameter estimatio...
FM（factorization machine）
连峰碧波间，浅水泛舟游
11-30 789
1. 模型提出背景 FM解决的是预测性问题。也就是说给定输入值，给出输出值。但是针对预测性问题的解决，目前有较多的模型可以用，针对factorization machine这篇文章，作者主要是抓住FM和支持向量机的优劣比较，支持向量机最终是解决数值优化问题，如果自变量是稠密的，那么使用支持向量机是有较大优势的。但是如果自变量有较多的类别变量（指示变量），从而导致数据比较稀疏，也就是说一个样本
01-《Factorization-Machines》
weixin_37562062的博客
03-28 525
Factorization-Machines（简称FM），中文一般叫做“因子分解机”，它最早由Steffen Rendle在2010年提出，解决了稀疏数据场景下的特征组合问题。 FM具有几下几个优点： FM可以在稀疏数据场景下进行参数估计 FM具有线性的时间复杂度 FM是一种可用于任何实值特征向量的通用预测器。 ...
#Paper Reading# Factorization Machines
John159151的专栏
05-28 402
论文题目: Factorization Machines 论文地址: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5694074 论文发表于: ICDM 2010（CCF B类会议） 论文大体内容： 本文主要介绍了FM模型，该模型相比与SVD++，PITF，FPMC等有明显的优势，同时FM模型也能学习出这几个模型的效果，是一种高效、通用、不惧稀疏的...
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