这也是FFM中“Field-aware”的由来。 算法原理 设样本一共有 n n n个特征, f f f 个field,那么FFM的二次项有 n f nf nf个隐向量。而在FM模型中,每一维特征的隐向量只有一个。FM可以看作FFM的特例,是把所有特征都归属到一个field时的FFM模型。根据FFM的field敏感特性,可以导出其模型方程。 y = w 0...
FFM的表达式为: y=w0+∑i=1nwixi+∑i=1n−1∑j=i+1n<vi,Fj,vj,Fi>xixj 由上式可知:假设由n个特征,f个域,隐向量维度为k,那么FFM模型参数个数为1+n+nfk,由于组合特征的权重矩阵不对称,没法化简,所以FFM的公式的计算复杂度时1+n+kn^2,无论是参数个数、还是模型的计算复杂度,FFM都高于FM,实际使...
1. FFM算法来源 FFM(Field-aware Factorization Machine)算法是FM(Factorization Machine)算法的升级版,FM算法的公式如下: 其中:样本x 是n 维向量, xi 是第i 个维度上的值。 vi 是xi 对应的长度为 k 的隐向量。 FFM则是将隐向量 v 又进一步细化,引入 field 概念,将特征所在的不同的field 这个信息也考虑进...
FFM原理 FFM(Field-aware Factorization Machine)最初的概念来自Yu-Chin Juan(阮毓钦,毕业于中国台湾大学,现在美国Criteo工作)与其比赛队员,是他们借鉴了来自Michael Jahrer的论文[14]中的field概念提出了FM的升级版模型。通过引入field的概念,FFM把相同性质的特征归于同一个field。以上面的广告分类为例,“Day=26/11...
Specimen exams for the ACCA exam FFM Foundations in Financial Management.
1、FFM理论 在CTR预估中,经常会遇到one-hot类型的变量,one-hot类型变量会导致严重的数据特征稀疏的情况,为了解决这一问题,在上一讲中,我们介绍了FM算法。这一讲我们介绍一种在FM基础上发展出来的算法-FFM(Field-aware Factorization Machine)。 FFM模型中引入了类别的概念,即field。还是拿上一讲中的数据来讲,先...
而FFM(Field-aware Factorization Machines)场感知因子分解机,基于FM算法,在FM的公式基础上在二阶隐向量相乘的时候对不同的特征域进行了区分,使得不同业务特征的交叉具有个性化。 FFM原理综述 FFM中的field-aware场感知中的场代表特征域,一个特征域就是一个业务特征,而特征域下的特征代表业务特征的取值枚举结果,比如...
近期参加了kesci平台上的云脑机器学习训练营,接触到了FFM模型,因此这篇文章,将主要讲述FFM模型在CTR预估中的应用。 看这篇文章之前,如果对FFM模型完全没了解的,建议先看一下FFM的原理介绍:深入FFM原理与实践 FFM(Field-aware Factorization Machine)模型是FM(Factorization Machine)的升级版模型,美团点评技术团队在站内...
FFMFiber Fddi Module FFMForms and Font Manager FFMFédération Française de Motocyclisme(French: French Motorcycling Federation) FFMFive Factor Model(personality traits) FFMFemale Female Male FFMFull Face Mask(diving) FFMFédération Française des Matériaux(French: French Federation of Materials) ...