分解机(Factorization Machines)推荐算法原理

最新推荐文章于 2024-08-27 20:34:35 发布
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本文详细解析了分解机（Factorization Machines，FM）推荐算法的原理，通过清晰易懂的阐述，帮助读者深入理解FM算法在推荐系统中的应用。

　　对于分解机(Factorization Machines，FM)推荐算法原理，本来想自己单独写一篇的。但是看到peghoty写的FM不光简单易懂，而且排版也非常好，因此转载过来，自己就不再单独写FM了。

推荐系统 - FM（因子分解机）
weixin_41332009的博客
01-28 756
1. 应用背景  在计算广告和推荐系统中，CTR预估(click-through rate)和转化率CVR(conversion rate)估计是非常重要的一个环节。判断一个物品是否进行推荐需要根据CTR预估的点击率排序决定。业界常用的方法有人工特征工程+LR(Logistic Regression)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) + LR、FM(Factorization Machine)和FFM(Field-aware Factorization Mach
广告推荐模型2：因子分解机（Factorization Machines, FM）​​
最新发布
qq_54708219的博客
08-26 1205
优点：自动特征交叉：无需人工参与，自动学习所有二阶特征组合，解放了生产力。强大的泛化能力：通过隐向量，能够对未出现过的特征组合进行有效预测，这在极度稀疏的广告场景下至关重要。高效的计算性能：通过数学变换，时间复杂度优化到O(kn)，可用于工业级大数据场景。缺点：仅限于二阶交叉：虽然二阶交叉很重要，但更高阶的组合（如“年轻男性在晚上使用iOS设备看游戏广告”）可能也包含重要信息，标准FM无法捕获。（后续的DeepFM等模型解决了这个问题）隐向量内积不一定是最优。
分解机(Factorization Machines)推荐算法
Just for fun的专栏
08-28 1993
RS推荐系统-FM因子分解机
你好，今天的你
07-19 479
MF回顾 在我前面的RS推荐系统文章中，讲到了矩阵分解的内容：所谓矩阵分解，就是将矩阵拆解为多个矩阵的乘积。 矩阵分解方法： EVD（特征值分解） SVD（奇异值分解） 求解近似矩阵分解的最优化问题： ALS（交替最小二乘法）：ALS-WR SGD（随机梯度下降法）：FunkSVD、BiasSVD、SVD++ Tips 奇异值分解可以对矩阵无损分解 在实际中，我们可以抽取前K个特征，对矩阵进行降维 SVD在降维中有效，抽取不同的K值（10%的特征包含99%的信息） 在评分预测中使用funkSVD，
【推荐系统】因子分解机 (Factorization Machine)
Robin_S
05-21 1166
Factorization Machines（FM）算法手写推导及基于 MovieLens 数据集的测试
08-20
Factorization Machines（FM）算法是一种广泛应用于推荐系统中的机器学习方法，它能够有效地处理稀疏数据并捕捉特征之间的二阶交互效应。在手写推导部分，我们会深入理解FM算法的基本原理，包括线性回归和矩阵分解的...
【Keras】用Keras快速实现Factorization Machines算法
小哲的博客
10-04 955
（因子分解机, FM），这是一种新的模型，它结合了支持向量机（SVM）和因式分解模型的优点。FM是一种通用预测器（与SVM一样），能够处理任何实值数。另外，其使用分解参数模拟变量之间的所有交互（原文：In contrast to SVMs, FMs model all interactions between variables using factorized parameters.）。因此，即使在SVM也无力回天的稀疏性（如推荐系统）问题中，FM模型也能胜任。本文证明了。
Factorization Machines（FM）：发展过程、原理及实现
zhao254014的博客
08-17 1050
FM主要是解决稀疏数据下的特征组合问题，并且其预测的复杂度是线性的，对于连续和离散特征有较好的通用性。
Spark MLlib模型训练—分类算法Factorization machines classifier
2401_84052244的博客
08-27 3855
Spark 的 Factorization Machines 分类器在处理高维稀疏数据时非常高效，尤其在推荐系统、广告点击率预测等场景中具有优势。通过本文的详细解析和代码示例，读者可以理解 FM 的核心原理，并能在实际项目中灵活应用。此外，虽然 FM 仅能捕捉二阶特征交互，但其计算效率和可扩展性使其在大规模数据场景中具有广泛的应用前景。
Factorization Machine算法
07-09
已经封装好因子分解算法，包含简单的模型调参，主要用于二分类、回归问题
Factorization Machines 学习笔记（一）预测任务
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peghoty
10-28 3万+
最近学习了一种叫做 Factorization Machines（简称 FM）的通用算法，它可对任意的实值向量进行预测。其主要优点包括: 1) 可用于高度稀疏数据场景; 2) 具有线性的计算复杂度。本文将对 FM 框架进行简单介绍，并对其训练算法 — 随机梯度下降（SGD） 法和交替最小二乘法（ALS）法进行详细推导。
【推荐系统】FM因子分解机（上）
littlemichelle
03-31 912
推荐场景下的排序模型 参考： 推荐系统召回四模型之：全能的FM模型 - 张俊林的文章 - 知乎 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 第一个问题：我们知道在个性化推荐系统里，第一个环节一般是召回阶段，而召回阶段工业界目前常规的做法是多路召回，每一路召回可能采取一个不同的策略。那么打破常规的思考之一是：是否我们能够使用一个统一的模型，将多路召回改造成单模型单路召...
推荐算法-因式分解机FM
Junhao_Lu的博客
07-23 832
Factorization Machines 参考 1. 刘建平的博客: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6370127.html 2. Tracholar的博客: https://tracholar.github.io/machine-learning/2017/03/10/factorization-machine.html 3. 知乎小孩不笨的文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/50426292 1 准备 通常，我们的机器学习模型是学习一
Factorization Machines 算法学习笔记
m0_37730034的博客
08-23 335
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/peghoty/article/details/40534885 ...
推荐系统FM（因子分解机）详细推导
算法岗从零到无穷
11-03 743
1. 基本概念 常见的线性表达式如下： y=ω0+∑i=1nωixiy=\omega_0 + \sum^{n}_{i=1}\omega_ix_iy=ω0​+i=1∑n​ωi​xi​ 其中ω0\omega_0ω0​为初始权值，或者理解为偏置项，ωi\omega_iωi​为每个特征xix_ixi​对应的权值。可以看到，这种线性表达式只描述了每个特征与输出的关系。FM的表达式如下，可观察到，只是在线性表达式后面加入了新的交叉项特征及对应的权值。 y=ω0+∑i=1nωixi+∑i=1n−1∑j=i+1nωijxi
推荐系统之FM因子分解机（记录复现和实验中的收获）
m0_64533860的博客
03-19 457
本篇文章是我在复现推荐系统中的FM因子分解机模型时的收获总结。
推荐系统的基本原理
Walk More Slowly
03-29 4303
1.   推荐的种类 a) 朋友推荐，这叫社会化推荐，通过社交网络搞定。比如你女朋友like的零食，通过人人网推荐给你，你想不买都不行。 b) 推荐和自己喜欢的物品某种属性一致的物品，这叫基于内容的推荐。比如我喜欢宁浩的电影，以前在豆瓣上like了疯狂的石头，然后很快豆瓣就开始给我推荐《无人区》，我一看，比石头还好---好吧，夹带私货了。 c) 把人和人喜欢的物品总和起来考虑，要么推荐和我相
推荐模型-上下文感知-2010：因子分解机（FM）【POLY2的改进版】【隐向量特征交叉】【为每个特征学习一个隐权重向量，特征交叉时使用两个特征隐向量的内积作为交叉特征的权重】【2012-14年主流】
u013250861的博客
08-05 648
FM（Factorization Machines，因子分解机）早在2010年提出，作为逻辑回归模型的改进版，拟解决在稀疏数据的场景下模型参数难以训练的问题。并且考虑了特征的二阶交叉，弥补了逻辑回归表达能力差的缺陷。FM 作为推荐算法广泛应用于推荐系统及计算广告领域，通常用于预测点击率 CTR（click-through rate）和转化率 CVR（conversion rate）。...........................
DeepFM算法原理与代码实现详解
DeepFM算法是一种融合了因子分解机（Factorization Machines, FM）与深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）的混合模型，广泛应用于点击率预估（CTR Prediction）任务中。在推荐系统、广告投放、信息流排序等场景...
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