FM 模型介绍

最新推荐文章于 2024-07-12 17:35:14 发布
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分类专栏： 机器学习

（一）简介

1.FM（factorization machine）模型是一种基于矩阵分解的机器学习模型，对于稀疏数据具有很好的学习能力；

2.FM模型与LR模型的区别在于引进了特征组合；

（二）算法

1.线性回归模型：没有考虑特征分量之间的关系；


2.考虑特征分量之间关系的线性回归模型：若样本特征为高度稀疏，那么不能对wij参数进行估计，绝大部分为0；

3.FM模型：引入辅助向量vi来对wij进行估计，解决特征稀疏的缺陷；

其中：



由于W = VV'，对应于一种矩阵分解，因此称为FM模型；

4.在实际应用中，一般k值取得比较小，可以限制FM的表达能力，提高模型的泛化能力；

DeepFM模型预测高潜购买用户
10-15 1444
深度因子分解与神经网络的结合：DeepFM模型结合了FM（因子分解机）和深度神经网络的优点。FM通过因子分解处理稀疏特征交互，能够对特征的低阶交互进行有效建模；而深度神经网络（DNN）则擅长捕捉高阶特征交互。在这个项目中，FM部分帮助模型理解用户与商品的交互数据，而DNN部分则进一步发掘复杂的特征组合，增强了模型的表达能力。特征工程的自动化：在代码中，模型通过FM层自动学习低阶特征的交互关系，并通过DNN层学习高阶的特征组合，这减少了传统推荐系统中依赖人工特征设计的复杂性。
FM模型
icodeblocks的专栏
11-19 433
  FM（Factorization Machines，因子分解机）,它是一种通用的预测方法，在即使数据非常稀疏的情况下，依然能估计出可靠的参数进行预测。与传统的简单线性模型不同的是，因子分解机考虑了特征间的交叉，对所有嵌套变量交互进行建模（类似于SVM中的核函数），因此在推荐系统和计算广告领域关注的点击率CTR（click-through rate）和转化率CVR（conversion rate）两项指标上有着良好的表现。此外，FM的模型还具有可以用线性时间来计算，以及能够与许多先进的协同过滤方法（如Bi
FM模型（Factorization Machine，因子分解机）解析及举例
weixin_41570231的博客
07-12 2613
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。
FM模型简介
u012762419的博客
11-17 1952
FM模型的主要应用场景是点击率预估，目的是在数据高维稀疏的情况下，解决特征的组合问题。 造成数据稀疏高维的原因： 主要是由于ID类特征和one-hot编码以及特征之间的相互交叉引起的。以笔者所在的某安全公司的商业化业务线展示广告业务为例：主要业务是展示广告的排序，提取的特征包括tag类硬编码特征，实际就是ID类特征，维度大概在100万左右，头部tag大概集中在5万左右；还包括渠道特征，大概在500...
FM model
Aryafung的博客
09-21 552
low-or high- order feature interaction or feature engineering 主要为了学习到特征之间的交互 端到端的训练 DeepFM：field：gender，location and continuous field FM component and deep component   激活函数非线性转换   WideDeep wide...
DeepFM模型介绍
舟
01-11 1874
DeepFM实践FM模型DeepFM模型代码实践 FM模型 作用：将特征向量化后，利用特征向量的点积作为交叉项的权重，从而进行自动二阶交叉。 优点：泛化能力强，尤其是大规模稀疏特征场景，对于没有同时出现的特征交叉也可以学到权重。 本质上，MF模型是FM模型的特例，MF可以被认为是只有User ID 和Item ID这两个特征Fields的FM模型，MF将这两类特征通过矩阵分解，来达到将这两类特征...
FM模型的总结
qq_19660851的博客
08-16 1004
FM原理及总结
FM.zip_FM算法_分解机模型
09-21
1. **线性部分**：FM模型的线性部分类似于传统的线性回归模型，通过特征的权重向量与输入特征向量的点积来计算预测值。假设我们有n个特征，对于样本x，其线性部分表示为： \[ \sum_{i=1}^{n}{w_i x_i} \] 2. **...
【推荐算法】FM模型：Factorization Machines
长相忆兮长相忆的专栏
05-17 5386
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。
FM模型详解
weixin_44441131的博客
08-19 4409
本文将对FM模型深度剖析，包括论文解读，公式推到，python实现和应用，FM模型如何做召回 1. 论文解读：Factorization Machine(FM) 参考我的文章：Factorization Machine(FM)，2010 比较重要的几个知识点必须掌握: 为什么FM可以解决数据稀疏性问题？ FM模型的优点有哪些？ FM和LR模型的区别是什么？ FM需要人工做特征交叉么？ 手推FM模型的时间复杂度化简，并解释其中关键的化简步骤 假设我们在LR得到的结果比FM模型好，那你认为是什么原因呢？ .
FM(Factorization Machines)因子分解机模型
很吵请安静
04-21 844
提出动机 FM模型主要解决的是系数数据下组合特征权重学习的问题。 以下图为例，场景是用户对电影打分的预测，每行表示一条样本，对于x数据，可分为五个部分，分别用户ID、待打分的电影名、该用户对各个电影的历史打分（归一化）、时间信息、上次打分的电影，y表示对电影的打分，可以看到用User、Movie、Last Move rated都是one-hot的形式，非常稀疏。 现在每一列xix_{i}xi​都...
推荐系统知识梳理——FM
weixin_44023658的博客
10-27 623
1. FM模型的引入 1.1 逻辑回归模型及其缺点 FM模型其实是一种思路，具体的应用稍少。一般来说做推荐CTR预估时最简单的思路就是将特征做线性组合（逻辑回归LR），传入sigmoid中得到一个概率值，本质上这就是一个线性模型，因为sigmoid是单调增函数不会改变里面的线性模型的CTR预测顺序，因此逻辑回归模型效果会比较差。也就是LR的缺点有： 是一个线性模型 每个特征对最终输出结果独立，需要手动特征交叉（xi∗xjx_i*x_jxi​∗xj​），比较麻烦 1.2 二阶交叉项的考虑及改进 由于LR模
腾讯赛-FM 模型
qq_16236875的博客
06-10 381
参考：https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/7879765.html FM 适用于高度稀疏的数据场景 w是输入特征的参数，《vi，vj》是输入特征i，j 间的交叉组合特征，v是k维向量。 前面两个就是我们熟知的线性模型，后面一个就是我们需要学习的交叉组合特征，正是FM区别与线性模型的地方。 为什么要通过向量v 的学习方式而不是简单地wij 参数？ 在稀疏...
FM-分解机模型详解
zynash2的博客
05-10 7203
FM论文地址：https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf 工业界传统的LR，由于简单且可解释被广泛使用，但人工特征工程的繁琐操作也是阻碍模型真正效果的主要原因，各类的特征组合需要大量的人工挖掘实验。鉴于此，基于矩阵分解的FM模型被人熟知，它的目标就是解决在稀疏数据的条件下特征组合的问题。本文将详细分析下FM模型的原理。首先给...
FM模型实例
最新发布
03-19
### FM（Factorization Machine）模型的应用实例 #### Factorization Machine 的简介 Factorization Machine (FM) 是一种用于处理稀疏数据的强大机器学习算法，尤其适用于推荐系统中的评分预测问题。它通过引入隐向量来捕捉特征之间的交互关系，从而有效解决高维稀疏矩阵带来的挑战[^2]。 以下是基于 Python 和 `scikit-learn` 或其他库实现的一个简单 FM 模型应用案例： --- ### 示例代码：使用 LightFM 实现电影推荐系统的 FM 模型 下面是一个简单的例子，展示如何利用 `LightFM` 库构建一个基于用户行为的推荐系统。此示例假设有一个用户-物品交互矩阵作为输入。 ```python from lightfm import LightFM import numpy as np from scipy.sparse import coo_matrix # 构造用户-物品交互矩阵 data = [ (1, 0), # 用户0喜欢物品1 (1, 1), (2, 2), (3, 3) ] rows, cols = zip(*data) values = [1 for _ in data] num_users = max(rows) + 1 num_items = max(cols) + 1 interaction_matrix = coo_matrix((values, (rows, cols)), shape=(num_users, num_items)) # 初始化 FM 模型 model = LightFM(loss='warp') # 使用 WARP loss 函数优化排名任务 # 训练模型 model.fit(interaction_matrix, epochs=10) # 预测用户的偏好分数 user_id = 0 item_ids = np.arange(num_items) scores = model.predict(user_id, item_ids) print(f"User {user_id} preferences:", scores) ``` 上述代码展示了如何训练一个基本的 FM 模型并生成用户对不同物品的兴趣得分。该方法可以扩展至更复杂的场景，比如加入额外的侧信息（side information），如用户年龄、性别或商品属性等。 --- ### FM 在实际中的应用场景 1. **推荐系统** FM 可广泛应用于各种类型的推荐系统中，例如电商网站的商品推荐、视频平台的内容推荐以及音乐流媒体服务的歌曲推荐。这些系统通常依赖于用户的历史行为记录和上下文信息来进行个性化推荐。 2. **广告点击率预估 (CTR Prediction)** 在在线广告服务领域，准确估计某条广告被特定用户点击的概率至关重要。由于涉及大量离散特征及其组合效应，因此非常适合采用 FM 来建模这种复杂的关系[^3]。 3. **社交网络分析** 对社交媒体上的帖子分享次数或者评论数量进行预测也是 FM 的典型用途之一。这类任务往往需要考虑多种因素的影响，包括时间戳、地理位置标签以及其他元数据字段。 4. **医疗健康数据分析** 当研究某种疾病的风险评估时，医生可能会关注患者的多项生理指标之间是否存在潜在关联。借助 FM 技术可以帮助发现那些难以直观察觉但又确实存在的模式。 --- ### 性能提升与低秩适应技术结合的可能性 值得注意的是，在某些情况下还可以尝试将 FM 方法同前面提到过的低秩微调策略相结合，进一步降低计算成本的同时保持较高的准确性表现[^1]。 ---
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