ffm资料梳理

最新推荐文章于 2021-02-17 18:26:39 发布
转载 最新推荐文章于 2021-02-17 18:26:39 发布 · 313 阅读 · 0
文章标签：

#FFM #CTR

RS笔记：传统推荐模型之FFM （引入特征域的概念） [2015 Criteo]
捡起一束光的博客
05-05 3261
FFM一、背景知识1.1 什么是特征域 学习资料 paper: Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction ⭐⭐⭐ [blog] FFM算法介绍 一、背景知识 1.1 什么是特征域
AI上推荐 之 FM和FFM(九九归一)
Miracle8070
09-21 8383
1. 前言 随着信息技术和互联网的发展， 我们已经步入了一个信息过载的时代，这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战： 信息消费者：如何从大量的信息中找到自己感兴趣的信息？ 信息生产者：如何让自己生产的信息脱颖而出， 受到广大用户的关注？ 为了解决这个矛盾， 推荐系统应时而生， 并飞速前进，在用户和信息之间架起了一道桥梁，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息， 一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户前面。 推荐系统近几年有了深度学习的助推发展之势迅猛， 从前深度学习的传统推荐模型(协
FFM原理及公式推导
weixin_34081595的博客
12-31 712
上一篇讲了FM（Factorization Machines），今天说一说FFM（Field-aware Factorization Machines ）。 回顾一下FM： \begin{equation}\hat{y}=w_0+\sum_{i=1}^n{w_ix_i}+\sum_{i=1}^n{\sum_{j=i+1}^n{v_i\cdot v_jx_ix_j}}\label{fm}\end...
FM及FFM算法
小白白的博客
10-30 2248
（作者：陈玓玏） 1. 为什么要用FM 在计算广告中使用逻辑回归等算法进行CTR（广告点击率）、CVR（转化率）等预估时，有三个重要的问题： 1） 特征稀疏问题。关于客户的特征和关于广告的特征都有很多的标称型特征，如客户所在地区、职业、性别，以及广告的主题等，这些属性无法比较大小，因此需要经过one-hot编码处理才能进入模型。但one-hot编码后会产生大量的0值特征，这对于逻辑回归、SVM等模...
FM与FFM深入解析
weixin_30663471的博客
01-17 297
因子机的定义 机器学习中的建模问题可以归纳为从数据中学习一个函数，它将实值的特征向量映射到一个特定的集合中。例如，对于回归问题，集合 T 就是实数集 R，对于二分类问题，这个集合可以是{+1，-1}。对于监督学习，通常有一标注的训练样本集合 线性函数是最简单的建模函数，它假定这个函数可以用参数w来刻画， 对于回归问题，，而对于二分类问题，需要做对数几率函数变换（逻辑回归） ...
民航货运英文缩写
weixin_34301307的博客
09-23 1333
CIMP:Cargo-IMP(Cargo Interchange Message Procedures) 一种纯文本的报文格式 CargoXML:Cargo-XML 基于XML的报文格式 DEP:离港(Departure)，一般在离港时会发FSU,FFM报文 FWB:主单货物信息(Freight Waybill) FFM:航空公司舱单电(Flight Freight Manifest) ...
（推荐系统）FFM算法：Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction
qq_33397016的博客
05-14 706
摘要 FFM算法由Yuchin Juan等人于2016AVM大会上提出。基于FM算法提取样本交叉信息的思想，FFM引进了场（field）的概念，提出了一种粒度更细的样本交叉信息提取方法。实验结果表明，与传统的POLY2与FM等算法对比，FFM更能有效地处理稀疏数据，同时获取较高的推荐精度。 1 FFM算法模型 作为FM的改进版本,FFM通过引入field信息来更细致地表征样本与向量的关系。本小节将简单地对FFM模型原理，求解方法作一个梳理。 1.1 引进filed信息 场信息即特征所属的一个类别。 以论文
一文梳理2019年腾讯广告算法大赛冠军方案
Datawhale
09-23 1544
‍‍点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容作为从本次比赛共157队伍中脱颖而出的冠军方案，评分达到87.9683，从数据清洗、模型构建、目...
推荐系统CTR预估学习路线：从LR到FM/FFM探索二阶特征的高效实现
炼丹笔记
02-17 722
推荐系统CTR预估学习路线：从LR到FM/FFM探索二阶特征的高效实现 推荐系统CTR预估学习路线：利用树模型自动化特征工程 推荐系统CTR预估学习路线：深度模型 推荐系统CTR预估学习路线：引入注意力机制作者：Eric陈健锋 来源：炼丹笔记导语在广告、推荐系统CTR预估问题上，早期的完全规则方法被过渡到以LR为代表的机器学习方法，为了充分发挥组合特征的价值，在相当长一段时间里，业界热衷于使用LR...
机器学习算法（三）：FFM（Field-aware Factorization Machine）（域分解机模型）
weixin_39910711的博客
08-30 4200
目录 1 FFM原理 2基于FFM的逻辑回归模型 2.1损失的逻辑回归模型 2.2∅(w,xp)的求导过程 2.3 示例 美团技术团队：https://tech.meituan.com/deep_understanding_of_ffm_principles_and_practices.html https://blog.youkuaiyun.com/zc02051126/article/...
点击率预估算法：FM与FFM
jediael_lu的专栏
09-01 3万+
点击率预估算法：FFM@(计算广告)[计算广告]点击率预估算法FFM 1FM 1 背景 11 线性模型 12 二项式模型 2 FM 21 FM基本原理 22 数据分析 23参数个数 24 计算时间复杂度 25 梯度 26 训练时间复杂度 2FFM 1 背景及基本原理 2模型与最优化问题 21 模型 22 最优化问题 23 自适应学习率 24 FFM算法的最终形式 3完整算法流程 31 计算梯度 32
解决软件安装的2203报错
weixin_44255856的博客
08-07 7441
今天下午，由于虚拟机出了问题导致，于是卸载了，重新安装个虚拟机。但是在安装时候2203错误。因为花了接近5个小时才解决这个错误，所以记录。 以下是解决办法： 打开电脑用户环境变量。 找到这个文件夹将其内容删除，若没有文件夹，建一个空的文件夹。 、 打开电脑环境变量。 一样的找到这个文件夹将其内容删除，若没有文件夹，建一个空的文件夹。 后重启电脑，重新安装即可。 ...
FFM代码详解及python复现
weixin_45459911的博客
04-13 1926
文章目录摘要一、FFM模型1、导入库2、节点类3、FFM模型构建1、初始化2、参数计算3、预测值4、更新参数5、训练6、序列化模型7、加载模型二、运行部分 摘要 这是一篇我看过的比较详细的用tensorflow实现的FFM模型 https://www.cnblogs.com/wkang/p/9788012.html 但是里面的代码部分都是截图，而且因为使用的是tensorflow，虽然代码编写便捷...
FM系列算法解读（FM+FFM+DeepFM）
数据喵的博客
08-03 7万+
https://blog.youkuaiyun.com/jiangjiang_jian/article/details/80631180
xlearn安装与实战
林夕
05-20 1万+
一、Introduction 机器学习中的又一个利器，广泛用于Kaggle或类似的数据比赛。 　xlearn的优势： 1.通用性好，包括主流的算法（lr, fm, ffm 等），用户不用再切换于不同软件之间 ２.性能好,测试 xLearn 可以比 libfm 快13倍，比 libffm 和 liblinear 快5倍 3.易用性和灵活性，xLearn 提供简单的 python 接口...
CTR预估算法之FM, FFM, DeepFM及实践
热门推荐
JohnSon
12-29 8万+
目录 目录 CTR预估综述 Factorization Machines(FM) 算法原理 代码实现 Field-aware Factorization Machines(FFM) 算法原理 代码实现 Deep FM 算法原理 代码实现 参考文献 CTR预估综述 点击率(Click through rate)是点击特定链接的用户与查看页面，电子邮...
机器学习之FM与FFM（Factorization Machines）
wyisfish的博客
04-19 4356
FM是机器学习中的一种类似于SVM的算法模型，常用于高维稀疏的数据中。相比SVM中的多项式核，其同样可以捕捉数据中不同变量之间的作用关系。但是相比SVM，它具有如下几个优点: 1、FM允许在非常稀疏的数据下进行参数估计，SVM不行。2、FM具有线性复杂度，可以在原始状态下进行优化，不依赖于支持向量，比如SVMs。3、FMs是一种适用于任意实值特征向量的通用预测器。而其他的一些对于数据有限制。 首...
推荐排序模型1——FM、FFM及python（xlearn）实现
u012290039的专栏
06-22 4618
排序模型在工业界已经有了很长时间的历史，从基于策略规则的人工指定特征权值开始，发展到LR线性模型，LR+GBDT半自动特征组合模型，再到FM自动二阶特征组合模型及深度学习模型等不断发展。其中FM系列模型占据比较重要的位置，本篇文章就FM模型进行分析和总结。 目录1，概述2，FM模型 1，概述 在机器学习中，预测是一项基本的任务，所谓预测就是估计一个函数，该函数将一个n维的特征向量x映射到一个目标域T： D={(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),...,(x(N),y(N))}D =\{(x^{
yolo FFM
最新发布
06-10
### YOLO与FFM的关系及使用方法 YOLO（You Only Look Once）是一种广泛应用于目标检测的深度学习算法，而FFM（Field-aware Factorization Machine）是一种用于推荐系统和广告点击率预测的机器学习模型。表面上看，这两种技术分别属于计算机视觉和推荐系统领域，似乎没有直接关联。然而，在某些复杂场景下，两者可能通过特定的方式结合在一起。 #### 1. YOLO的核心概念 YOLO是一种端到端的目标检测框架，能够同时进行目标定位和分类[^1]。其主要特点是速度快、效率高，适用于实时推理任务。例如，在Jetson Orin Nano平台上部署YOLOv8时，可以通过优化模型结构和硬件加速实现高效的推理性能[^3]。 #### 2. FFM的核心概念 FFM是一种改进版的因子分解机（Factorization Machine），它为每个特征字段引入了独立的隐向量表示。这种设计使得FFM在处理稀疏数据时表现出色，尤其适合于CTR预测等任务。尽管FFM主要用于推荐系统，但其思想可以被借鉴到其他领域，例如多模态数据分析。 #### 3. YOLO与FFM的潜在关系 虽然YOLO和FFM分属不同领域，但在某些高级应用场景中可能存在交集： - **多模态数据融合**：在计算机视觉任务中，如果需要结合图像特征和其他非图像特征（如文本或用户行为数据），可以参考FFM的思想来设计特征融合模块。例如，在视频分析场景中，YOLO负责提取空间特征，而FFM可以用来建模时间序列特征与空间特征之间的交互关系。 - **上下文感知目标检测**：引用[1]提到的FFCA-YOLO提出了一种基于上下文感知的目标检测方法，其中可能涉及类似FFM的特征增强模块。这些模块可以帮助捕捉不同特征字段之间的复杂交互关系，从而提高检测精度。 #### 4. 使用方法示例 以下是一个简单的代码示例，展示如何将YOLO与FFM的思想结合以处理多模态数据： ```python import torch from ultralytics import YOLO from ffm_model import FFMModel # 假设已实现一个FFM模型 # 加载YOLOv8模型 yolo_model = YOLO("best.engine", task='segment') # 初始化FFM模型 ffm_model = FFMModel(field_sizes=[10, 20, 30]) # 根据实际字段大小设置 def multimodal_analysis(image, text_features, user_features): # 使用YOLO提取图像特征 results = yolo_model.predict(image) image_features = results[0].boxes.xyxy # 提取边界框信息作为图像特征 # 将图像特征与其他特征拼接 combined_features = torch.cat([image_features, text_features, user_features], dim=1) # 使用FFM模型进行预测 ffm_output = ffm_model(combined_features) return ffm_output # 示例调用 image = cv2.imread("example.jpg") text_features = torch.randn(1, 10) # 假设文本特征维度为10 user_features = torch.randn(1, 20) # 假设用户特征维度为20 output = multimodal_analysis(image, text_features, user_features) ``` #### 5. 总结 YOLO和FFM虽然分属不同领域，但在多模态数据分析和上下文感知任务中可能存在交集。通过借鉴FFM的特征交互建模思想，可以进一步提升YOLO在复杂场景中的表现[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值