神经因子分解机(Neural Factorization Machine)在推荐系统中是一种常用的模型之一。与传统的因子分解机(Factorization Machine,FM)相比,NFM模型在原有的FM模型基础上引入了神经网络部分,通过结合FM的高效特征交叉能力和神经网络的非线性表达能力,可以更好地挖掘用户和物品之间的相关性,从而提高推荐效果。 NFM模型最主要的...
基于神经网络与因子分解机的点击率预估应用研究(陈检) 摘要 长久以来广告点击预估率问题属于用户行为预测研究问题,其主要解决是特征工程问题。 深度神经网络主要提取高阶特征,因子分解机提取二阶以下特征 注改:因子分解机实际应用中受限于计算复杂度,一般只考虑到2阶交叉特征(FM预测时间复杂度O(kn),FFM预测时间复杂度...
2.2、GNNs 目前图神经网络的四种主流模型有:GGNN使用GRU来更新基于聚合的邻域特征信息的节点表示、GCN通过在谱域中引入图拉普拉斯算子来聚合邻域信息、GraphSAGE类似于空域的图卷积,通过在采样和聚合上进行改动来聚合邻域信息、GAT在聚合节点的邻域信息时,采用关注机制来衡量邻域的权重。 介绍先前的FI-GNN是首次利用GNN进行...
因子分解机(FM) 和深度神经网络(DNN) 在Baidu上以FM和DNN为关键词搜索的结果中,我找遍了都没看明白FM和DNN怎么能联系在一起,上周在导师讨论会的压力下,终于自己想明白了,这里记录一下。 在上一篇blog中,已经介绍了FM模型,对FM模型进行求解后,对于每一个特征xixi都能够得到对应的隐向量vivi,那...
5.本发明提出了一种基于孪生神经网络和深度因子分解机的药物推荐方法,在此基础上提出一种基于孪生神经网络和深度因子分解机的药物推荐方法,首次将孪生神经网络和深度因子分解机模型应用到药物推荐的问题上,并首次引入了response单元,可以更好地挖掘基因和抗癌药物的关系。
本发明公开了一种基于孪生深度因子分解机的药物推荐方法,包括数据预处理、三折交叉验证划分训练集验证集,构建基于深度因子分解机的网络模型,训练模型并评估。本发明首次将深度因子分解机模型应用到药物推荐的问题上,并结合细胞系基因表达数据以及药物结构数据构建模型,在三个验证集上取得了不错的结果。同时,本发明引入了...
专利名称 一种基于因子分解机的神经注意力机制手机应用推荐模型 申请号 2020110545132 申请日期 2020-09-30 公布/公告号 CN112115371A 公布/公告日期 2020-12-22 发明人 张志军,温鹏,袁卫华,徐功文 专利申请人 山东建筑大学 专利代理人 - 专利代理机构 - 专利类型 发明专利 主分类号 G06F16/9535(2019.01)I;G06...
考虑QoS数据可以建模为用户服务二部图,采用多组件图卷积神经网络进行特征提取和映射,采用加权融合方法对多类QoS特征进行同维映射.使用注意力因子分解机对映射后的特征... 刘建勋,丁领航,康国胜,... - 《通信学报》 被引量: 0发表: 2022年 基于多模块联合学习的点击率预估方法及模型 将低维稠密特征向量输入因子分...