原文:推荐系统实战(二) —— FM

因子分解机系列 FM .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 。 如上图,clicked 为要预测label,由Country,Day,Ad type三列共同决定。由于此三列都为 ...

2019-05-14 15:59 3 928 推荐指数:

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推荐系统模型之 FM

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2010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 ...

Mon Apr 22 23:27:00 CST 2019 1 4121
FM的推导原理--推荐系统

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 ...

Mon Jul 31 00:20:00 CST 2017 0 3330
聊聊推荐系统FM模型效果好在哪里?

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 ...

Thu Jun 17 22:30:00 CST 2021 1 343
推荐系统系列(一):FM理论与实践

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 ...

Thu Oct 03 23:17:00 CST 2019 0 417
推荐系统之CTR预估-FM算法解析

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 ...

Thu Jul 11 01:48:00 CST 2019 0 945
推荐系统实践 0x0c FM系列(LR/FM/FFM)

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 ...

Tue Dec 08 03:16:00 CST 2020 0 363
推荐系统学习-特征工程(LR,FM)-代码

在一口气看完项亮老师的《推荐系统实践》后,又花费几天看完了王喆老师的《深度学习推荐系统》,虽然学过一门深度学习的课,但是直接看推荐系统的深度学习还是有点不懂的(手动狗头×)。在上一篇的协同过滤后,这一篇来记录协同过滤后推荐系统的发展,也就是特征工程。 (图片有点大,可右键点击查看) 推荐系统 ...

Sat May 16 22:52:00 CST 2020 0 975
推荐系统实战

推荐算法:基于特征的推荐算法 推荐算法准确度度量公式: 其中,R(u)表示对用户推荐的N个物品,T(u)表示用户u在测试集上喜欢的物品集合。 集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式): Jaccard公式: 其中,N(u)表示用户u有过正反馈的物品集合。 余弦相似度公式 ...

Wed Sep 26 20:02:00 CST 2012 3 11256
 
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