今天第二篇（最近更新的都是Deep模型，传统的线性模型会后面找个时间更新的哈）。本篇介绍华为的DeepFM模型 (2017年)，此模型在 Wide&Deep 的基础上进行改进，成功解决了一些问题，具体的话下面一起来看下吧。 原文：Deepfm ...

参考（推荐）：https://blog.csdn.net/w55100/article/details/90295932 要点： 其中的计算优化值得注意 K代表隐向量维数 n可以代表离散值one-hot后的全部维数（一般这样理解），也可以是n个field，每个域中取xi不为0的数 ...

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 ...

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 ...

推荐系统实战 Recommender Systems 推荐系统广泛应用于工业领域，在日常生活中无处不在。这些系统被用于许多领域，如在线购物网站（例如。，亚马逊网站)音乐/电影服务网站（如Netflix和Spotify）、移动应用程序商店（如IOS应用程序商店和google play）、在线广告 ...

一、首先我们要明确，我们为什么要构建推荐系统 1.对于用户而言：信息化的时代，海量的数据产生也带来了信息过载和选择障碍的困扰，每个用户的时间和精力都是有限的，帮助用户进行信息过滤和选择是非常有价值的。 2.对与企业而言：推荐系统带来的收益是看得见的：Netflix每年2/3的观看电影来自推荐 ...

算法介绍 左边deep network，右边FM，所以叫deepFM 包含两个部分： Part1： FM(Factorization machines)，因子分解机部分 在传统的一阶线性回归之上，加了一个二次项，可以表达两两特征的相互关系。 这里的公式可以简化，减少 ...

基础架构 推荐系统要解决什么问题？ 在信息过载的情况下，用户如何高效获取感知的信息，即学习\(score(user,item,context)\) 推荐系统的技术架构 数据 数据入口：客户端服务器端实时数据，流处理平台准实时数据，大数据平台离线数据 ...