FFM（Field-aware Factorization Machine -领域感知的因子分解机）解析及举例

已于 2024-07-14 17:57:44 修改
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分类专栏： 推荐系统 文章标签： 推荐算法 机器学习
于 2024-07-13 21:51:55 首次发布
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        FFM（Field-aware Factorization Machines）模型是一种广泛应用于推荐系统、广告点击率预测等领域的机器学习模型。与传统的因子分解机（FM）相比，FFM模型考虑了不同特征字段之间的交互关系，从而能够更好地捕捉到特征之间的隐含信息。以下是FFM模型的详细介绍：

1. 模型概述

        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。

2. 模型公式

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