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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分类专栏： 机器学习/深度学习
本文深入探讨了gθ(x)如何利用yˆ(x)−θhθ(x)进行精确计算，揭示了其在算法设计中的关键作用。

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【推荐系统原理与实践】协同过滤推荐算法、基于内容的推荐、深度学习、矩阵分解、嵌入层、注意力机制、优化算法等
AI天才研究院
07-10 1519
推荐系统（Recommendation System）在过去的几十年中，随着互联网技术的兴起和用户生成内容（UGC）的增多，得到了广泛的应用。它通过分析和挖掘用户的行为数据，为用户推荐他们可能感兴趣的商品、文章、音乐、视频等内容，极大地提升了用户的满意度和体验。推荐系统在电子商务、社交媒体、流媒体平台、新闻聚合网站等多个领域中发挥了重要作用，甚至影响着用户的决策过程。
简单易学的机器学习算法——因子分解机(Factorization Machine)
kunlong0909的专栏
09-10 4512
一、因子分解机FM的模型    因子分解机(Factorization Machine, FM)是由Steffen Rendle提出的一种基于矩阵分解的机器学习算法。 1、因子分解机FM的优势     对于因子分解机FM来说，最大的特点是对于稀疏的数据具有很好的学习能力。现实中稀疏的数据很多，例如作者所举的推荐系统的例子便是一个很直观的具有稀疏特点的例子。 2、因子分解机F
Factorization Machine算法
ggwcr的博客
10-07 1475
说明：本博客是学习《python机器学习算法》赵志勇著的学习笔记，其图片截取也来源本书。在逻辑回归算法的模型中使用的是特征的线性组合，最终得到的是分隔超平面属于线性模型，其只能处理线性可分的二分类问题。现实生活中的分类问题是多种多样的，存在大量的非线性可分的分类问题。对逻辑回归算法的优化有两种： 1、对特征进行处理，如核函数方法，将非线性可分的问题转换成近似线性可分的问题； 2、对逻辑回归算法进
FM模型（Factorization Machine，因子分解机）解析及举例
weixin_41570231的博客
07-12 2675
FM模型通过分解特征矩阵捕捉特征间的二阶交互，适用于推荐系统、分类和回归任务，能有效处理高维稀疏数据。
Spark MLlib模型训练—分类算法Factorization machines classifier
2401_84052244的博客
08-27 3814
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。
【推荐算法】FM模型：Factorization Machines
长相忆兮长相忆的专栏
05-17 5433
FM算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，是为了解决大规模稀疏数据中的特征组合问题。 在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征之间的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行学习；现在也有很多分解模型Factorization Model如矩阵分解MF、SVD++等，这些模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系，但基本上每个模型都只适用于特定的输入和场景。 为此，FM出现了。
（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
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。
分解机(Factorization Machines)推荐算法
Just for fun的专栏
08-28 1972
机器学习算法（二）：因子分解机FM算法（Factorization Machine）
weixin_39910711的博客
08-17 7554
目录 1 背景 2 FM原理 1 背景 Steffen Rendle于2010年提出Factorization Machines（下面简称FM），并发布开源工具libFM。FM的提出主要对比对象是SVM，与SVM相比，有如下几个优势 （1）对于输入数据是非常稀疏（比如自动推荐系统），FM可以，而SVM会效果很差，因为训出的SVM模型会面临较高的bias。 （2）FMs拥有线性的复...
Factorization Machine 详解（三）—— FM与高阶特征训练
lijingru1的博客
03-29 1944
Factorization Machine 详解（三）—— FM与高阶特征训练 之前的文章回顾： FM基础概念的介绍与训练方法 FM开源库LibFM简介与使用 可以看到，FM主要用于推测推荐系统中不同特征之间的关联，尤其适用于稀疏数据的推荐。然而，Rendle等提出的基础FM模型一般只能推测2-way的特征关系，而对于更高阶的特征关系则缺乏更为有效的训练手段。另外，在传统的FM模型中，目标函数...
【推荐算法系列一】FM因子分解机模型
RessCris的博客
05-04 1156
文章目录算法简述数学公式因子分解机模型二项交互的推导，使复杂度降低到 线性进一步转换为矩阵形式输入数据稀疏适用代码实现 原论文地址：FM 参考代码：推荐算法(一)——FM因式分解(原理+代码) 算法简述 相比于一般的线性模型，FM模型将交叉特征的影响考虑在内。 也适用于处理输入数据稀疏的情况。 数学公式 因子分解机模型 二项交互的推导，使复杂度降低到 线性 进一步转换为矩阵形式 ym×1=W0m×1+Xm×nW1n×1+12(∑((Xm×nVn×k−Xm×n2Vn×k2)m×k))m×1y_{m\tim
Factorization Machine
绿箭侠
08-30 836
Factorization Machine---因子分解机 ①target function的推导 logistics regression algorithm model中使用的是特征的线性组合，最终得到的分割平面属于线性模型，但是线性模型就只能处理线性问题，所以对于非线性的问题就有点难处理了，对于这些复杂问题一般是两种解决方法①对数据本身进行处理，比如...
因子分解机（Factorization Machines）
sherwinzhang的博客
11-08 1661
因子分解机（Factorization Machines） 在推荐系统中，CTR（click-through rate）预估是非常重要的环节，其主要是用于判断一个商品是否被用于推荐。谈到CTR预估，有一个算法不得不提一下，LR（logistic regression）逻辑回归。 在推荐系统发展的历史长河中，LR绝对有浓墨重彩的一笔。比如在2020年和微博做算法的同学交流，对方称他们依旧在推荐中使用LR，当然这离不开其非常容易实现大规模实时并行处理的优势。 我们知道LR模型其实是一种线性的学习模型，所以它并
抖音推荐算法的原理
最新发布
05-01
### 抖音推荐算法的工作原理 抖音的推荐算法主要依赖于大规模的数据处理能力和先进的机器学习技术，旨在为用户提供高度个性化的视频内容。以下是关于该算法工作原理及其实现方式的具体分析： #### 1. 用户行为数据分析 抖音会收集大量的用户行为数据，包括但不限于点击、点赞、评论、分享以及观看时长等指标。这些数据构成了推荐系统的输入特征集合 \( X_u \)[^1]。通过对这些行为数据的学习，系统能够构建出每个用户的偏好画像。 #### 2. 内容特征提取 除了用户的行为数据外，抖音还会对上传到平台上的每一段视频进行深入分析，提取其内容特征 \( X_i \)。这可能涉及图像识别、音频处理以及自然语言理解等多种AI技术来捕捉视频中的视觉元素、声音特点和文字描述等内容属性[^2]。 #### 3. 上下文信息考虑 为了进一步提高推荐效果，抖音也会考虑到一些上下文变量\( X_c \)，如时间戳、地理位置等因素的影响。这样做的目的是为了让推荐更加贴合当前场景下的需求变化趋势[^3]。 #### 4. 推荐模型训练 基于以上三类特征向量组合而成的整体表示形式\( Xi, Xu, Xc \)，通过特定函数F对其进行映射得到预测评分Y值的过程即为监督学习过程的一部分。具体来说，在实际操作过程中可能会采用如下几种常见但有效的策略之一来进行建模： - **协同过滤**：利用相似用户群体之间的共同喜好来做推测； - **逻辑回归(Logistic Regression)** ：适用于二分类问题场合下的概率估计任务； - **因子分解机(Factorization Machines)** 或广义线性决策树(Gradient Boosted Decision Trees,GDBTs): 这些更复杂的非线性关系挖掘工具可以帮助发现隐藏在高维稀疏矩阵背后的潜在关联规律； - **深度神经网络(DNNs)** : 当面对极其庞大复杂的数据集时，则可以尝试引入端到端自动编码器结构或者注意力机制增强版序列型架构等等前沿研究方向成果加以改进优化性能表现[^3]. #### 示例代码片段展示如何简单模拟一个基本版本的推荐流程 (Python伪码): ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression def train_recommendation_system(user_data, item_features, context_info): """ Trains a simple recommendation system using logistic regression. Args: user_data (array-like): User interaction data features. item_features (array-like): Item content feature vectors. context_info (array-like): Contextual information such as time and location. Returns: model: A trained machine learning model ready to make predictions. """ combined_features = np.concatenate((user_data, item_features, context_info), axis=1) # Initialize the classifier with default parameters here for simplicity's sake only! lr_classifier = LogisticRegression() # Assume we already have labels y indicating whether each example was interacted positively by users or not... positive_interactions_labels = ... # Fit our simplified LR-based recommender onto this dataset now: fitted_lr_recommender = lr_classifier.fit(combined_features, positive_interactions_labels) return fitted_lr_recommender # Example usage of above defined function call below: if __name__ == "__main__": mock_user_profile = [[...]] # Replace ellipsis appropriately based on real-world scenario needs later! sample_video_metadata = [[...]] situational_factors = [[...]] final_trained_model_instance = train_recommendation_system(mock_user_profile,sample_video_metadata,situational_factors ) ``` 此段代码仅用于教学目的演示概念框架，并未包含完整的业务逻辑细节实施步骤说明文档链接地址[]().
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