糖葫芦君的博客

FM算法存在的问题基于的思想具体方法时间复杂度优点参考资料存在的问题稀疏数据下的特征组合问题类别特征经过one-hot编码转换后会导致样本特征的稀疏性,并且会得到千万级别甚至上亿级别的特征空间，导致特征空间爆炸多项式模型：可以看出，组合的特征的参数一共有 n(n−1)2\frac{n(n-1)}{2}2n(n−1)​个，并且它们都是相互独立的，而且在数据稀疏普遍存在的实际应用场景中...

文章目录CTR预估其他方法的缺点该方法解决的问题具体方法实现FM ComponentDeep Componentembedding层该方法的优点CTR预估CTR预估数据的特征：输入数据包括类别型和连续型数据，类别型数据在经过one-hot编码之后维度非常的高，而且非常稀疏。CTR预估的重点在于学习组合特征（二阶，三阶甚至高阶的），高阶和低阶的组合特征都非常重要。关键问题是：如何高效的提取这些...