本文始发于公众号:Coder梁 大家好,我们今天继续来聊聊推荐系统。 在上一回当中我们讨论了LR模型对于推荐系统的应用,以及它为什么适合推荐系统,并且对它的优点以及缺点进行了分析。最后我们得出了结论,对于LR模型来说它的作用其实更多的是记住了一些特征的组合,所以在一些样本当中表 ...
什么是FM模型 FM英文全称是 Factorization Machine ,简称FM模型,中文名 因子分解机 。 FM模型其实有些年头了,是 年由Rendle提出的,但是真正在各大厂大规模在CTR预估和推荐领域广泛使用,其实也就是最近几年的事。 FM模型 原理参考:https: zhuanlan.zhihu.com p 不过我给个个人判断:我觉得FM是推荐系统工程师应该熟练掌握和应用的必备算法, ...
2019-04-22 15:27 1 4121 推荐指数:
本文始发于公众号:Coder梁 大家好,我们今天继续来聊聊推荐系统。 在上一回当中我们讨论了LR模型对于推荐系统的应用,以及它为什么适合推荐系统,并且对它的优点以及缺点进行了分析。最后我们得出了结论,对于LR模型来说它的作用其实更多的是记住了一些特征的组合,所以在一些样本当中表 ...
因子分解机系列--FM 1.FM背景 FM (Factorization Machine) 主要是为了解决数据稀疏的情况下,特征怎样组合的问题。目前主要应用于CTR预估以及推荐系统中的概率计算。下图是一个广告分类的问题,根据用户和广告位相关的特征,预测用户是否点击了广告。图片来源,详见参考 ...
FM:解决稀疏数据下的特征组合问题 Factorization Machine(因子分解机) 美团技术团队的文章,觉得写得很好啊:https://tech.meituan.com ...
。我们今天剖析的就是这篇2010年最经典的原版论文。 说到推荐、广告的算法模型,几乎很难绕开FM,它 ...
。我们今天剖析的就是这篇2010年最经典的原版论文。 说到推荐、广告的算法模型,几乎很难绕开FM, ...
背景 在推荐领域CTR(click-through rate)预估任务中,最常用到的baseline模型就是LR(Logistic Regression)。对数据进行特征工程,构造出大量单特征,编码之后送入模型。这种线性模型的优势在于,运算速度快可解释性强,在特征挖掘完备且训练数据充分的前提下 ...
原文:Factorization Machines 地址:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.393.8529&rep=rep1&type=pdf 一、问题由来 在计算广告和推荐系统中 ...
逻辑回归(LR) 在介绍FM系列之前,我想首先简单介绍一下逻辑回归。通常来说,逻辑回归模型能够综合利用更多的信息,如用户、物品、上下文等多种不同的特征,生成更为全面的结果。另外,逻辑回归将推荐问题看成一个分类问题。通过预测正样本的概率对物品进行排序,这里的正样本可以是用户观看了某个视频,也可以是 ...