因子分解机模型(FM, Factorization Machines)由 Steffen Rendle 于 2010 年提出,是推荐领域早期应用最为广泛的模型之一。 在前深度学习时代,FM凭借着二阶交叉特征组合(表达)能力一度取代了逻辑回归(LR, Logistic Regression )的主流模型地位,成为当时最亮的崽。
与SVM相比,FM能够在数据极其稀疏的情况下估计模型参数,并且时间复杂度与分解维数k和特征量n线性相关,速度较快,是推荐系统中召回与排序的利器。为了方便大家学习,作者特意针对MovieLens数据集走了一遍预处理、召回、排序的流程,希望能够帮助大家理解该算法,如果还有不明白的建议直接阅读论文,论文地址:因子分解机,召回和排...
公式化简理解： 第二个等号：括号内部是去掉对角上所有的结果，然后取一半就是原来公式中的内容，可以联想一下一个矩阵。第三个等号：将隐向量拆开计算；第四个等号：提取公共部分；第五个等号：由于i和j都是表示特征号，相当于是一样的，表示他平方即可。详细的内容可以参见这篇博客：【推荐系统】FM，FFM到DeepFM...
譬如NLP中的word-embedding，直接将高维稀疏的单词降维到了几百位的词向量语义空间，支持了各种文本算法。...
【推荐算法】因子分解机(Factorization Machines,FM) 因子分解机(Factorization Machines,FM)主要解决了LR的以下几个痛点: 实现自动特征交叉。LR只能只能手工设计特征之间的交叉,依赖大量人力与业务知识,并且无法挖掘业务构建特征的盲点; 在稀疏特征上的效果更好。对LR进行暴力二阶特征交叉也能实现特征自动交叉的效果(如PO...
因子分解机中可以将大量的上下文信息转换到特征矩阵中。与多层推荐模型相比,因子分解机具有较短的计算时间,并且在预测结果和预测的质量上都要优于多层推荐模型。Hong等[9]提出了一种co-FM方法来对用户的兴趣进行建模,并进行个性化推荐。Cheng等[10]提出了一种具有损失函数的因子分解机模型,将一种特征选择算法和因子...
为了使矩阵分解可以在推荐场景落地，一些简化和改进的算法被提出，Funk-SVD算法是其中一种。2.2 Funk-...
eBay提出了一种强大的轻量级推荐算法——洛伦兹因子分解机（LorentzFM），该模型在2020年2月于纽约举行的AI顶级会议AAAI上发表。该模型旨在解决推荐系统和点击率预测中模型准确度与参数量、训练时间之间权衡的问题。洛伦兹FM不再依赖于深度模型的复杂结构，却能实现深度模型的准确度，同时大幅度降低模型参数和...
图3:洛伦兹因子分解机的结构 (点击可查看大图) 输入端的稀疏特征进入模型之后,会首先通过洛伦兹嵌入层得到其在双曲空间的表征。这些表征是定义在洛伦兹度规下的向量。之后,这些向量会通过我们在上一章介绍的标度三角不等式计算一个标量。最后,我们对所有的特征得到的标量求和得到模型的输出分数: ...
的偏差问题,提出一种基于高阶偏差的因子分解机算法.该算法首先按照评分偏差的现实特征对用户和项目进行划分,再将偏差类别作为辅助特征集成到因子分解机中,实现了评分预测中不同偏差用户,项目的高阶交互.在MovieLens数据集上的实验结果表明,相比传统矩阵因子分解算法,提出的算法具有更低的预测误差,体现了其更好的推荐...