原文:推薦系統實戰(二) —— FM

因子分解機系列 FM .FM背景 FM Factorization Machine 主要是為了解決數據稀疏的情況下,特征怎樣組合的問題。目前主要應用於CTR預估以及推薦系統中的概率計算。下圖是一個廣告分類的問題,根據用戶和廣告位相關的特征,預測用戶是否點擊了廣告。圖片來源,詳見參考 。 如上圖,clicked 為要預測label,由Country,Day,Ad type三列共同決定。由於此三列都為 ...

2019-05-14 15:59 3 928 推薦指數:

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推薦系統模型之 FM

什么是FM模型 FM英文全稱是“Factorization Machine”,簡稱FM模型,中文名“因子分解機”。 FM模型其實有些年頭了,是2010年由Rendle提出的,但是真正在各大廠大規模在CTR預估和推薦領域廣泛使用,其實也就是最近幾年的事。 FM模型 原理 ...

Mon Apr 22 23:27:00 CST 2019 1 4121
FM的推導原理--推薦系統

FM:解決稀疏數據下的特征組合問題 Factorization Machine(因子分解機) 美團技術團隊的文章,覺得寫得很好啊:https://tech.meituan.com ...

Mon Jul 31 00:20:00 CST 2017 0 3330
聊聊推薦系統FM模型效果好在哪里?

本文始發於公眾號:Coder梁 大家好,我們今天繼續來聊聊推薦系統。 在上一回當中我們討論了LR模型對於推薦系統的應用,以及它為什么適合推薦系統,並且對它的優點以及缺點進行了分析。最后我們得出了結論,對於LR模型來說它的作用其實更多的是記住了一些特征的組合,所以在一些樣本當中表 ...

Thu Jun 17 22:30:00 CST 2021 1 343
推薦系統系列(一):FM理論與實踐

背景 在推薦領域CTR(click-through rate)預估任務中,最常用到的baseline模型就是LR(Logistic Regression)。對數據進行特征工程,構造出大量單特征,編碼之后送入模型。這種線性模型的優勢在於,運算速度快可解釋性強,在特征挖掘完備且訓練數據充分的前提下 ...

Thu Oct 03 23:17:00 CST 2019 0 417
推薦系統之CTR預估-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、問題由來    在計算廣告和推薦系統中 ...

Thu Jul 11 01:48:00 CST 2019 0 945
推薦系統實踐 0x0c FM系列(LR/FM/FFM)

邏輯回歸(LR) 在介紹FM系列之前,我想首先簡單介紹一下邏輯回歸。通常來說,邏輯回歸模型能夠綜合利用更多的信息,如用戶、物品、上下文等多種不同的特征,生成更為全面的結果。另外,邏輯回歸將推薦問題看成一個分類問題。通過預測正樣本的概率對物品進行排序,這里的正樣本可以是用戶觀看了某個視頻,也可以是 ...

Tue Dec 08 03:16:00 CST 2020 0 363
推薦系統學習-特征工程(LR,FM)-代碼

在一口氣看完項亮老師的《推薦系統實踐》后,又花費幾天看完了王喆老師的《深度學習推薦系統》,雖然學過一門深度學習的課,但是直接看推薦系統的深度學習還是有點不懂的(手動狗頭×)。在上一篇的協同過濾后,這一篇來記錄協同過濾后推薦系統的發展,也就是特征工程。 (圖片有點大,可右鍵點擊查看) 推薦系統 ...

Sat May 16 22:52:00 CST 2020 0 975
推薦系統實戰

推薦算法:基於特征的推薦算法 推薦算法准確度度量公式: 其中,R(u)表示對用戶推薦的N個物品,T(u)表示用戶u在測試集上喜歡的物品集合。 集合相似度度量公式(N維向量的距離度量公式): Jaccard公式: 其中,N(u)表示用戶u有過正反饋的物品集合。 余弦相似度公式 ...

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