今天第二篇（最近更新的都是Deep模型，傳統的線性模型會后面找個時間更新的哈）。本篇介紹華為的DeepFM模型 (2017年)，此模型在 Wide&Deep 的基礎上進行改進，成功解決了一些問題，具體的話下面一起來看下吧。 原文：Deepfm ...

參考（推薦）：https://blog.csdn.net/w55100/article/details/90295932 要點： 其中的計算優化值得注意 K代表隱向量維數 n可以代表離散值one-hot后的全部維數（一般這樣理解），也可以是n個field，每個域中取xi不為0的數 ...

因子分解機系列--FM 1.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 ...

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 ...

推薦系統實戰 Recommender Systems 推薦系統廣泛應用於工業領域，在日常生活中無處不在。這些系統被用於許多領域，如在線購物網站（例如。，亞馬遜網站)音樂/電影服務網站（如Netflix和Spotify）、移動應用程序商店（如IOS應用程序商店和google play）、在線廣告 ...

一、首先我們要明確，我們為什么要構建推薦系統 1.對於用戶而言：信息化的時代，海量的數據產生也帶來了信息過載和選擇障礙的困擾，每個用戶的時間和精力都是有限的，幫助用戶進行信息過濾和選擇是非常有價值的。 2.對與企業而言：推薦系統帶來的收益是看得見的：Netflix每年2/3的觀看電影來自推薦 ...

算法介紹 左邊deep network，右邊FM，所以叫deepFM 包含兩個部分： Part1： FM(Factorization machines)，因子分解機部分 在傳統的一階線性回歸之上，加了一個二次項，可以表達兩兩特征的相互關系。 這里的公式可以簡化，減少 ...

基礎架構 推薦系統要解決什么問題？ 在信息過載的情況下，用戶如何高效獲取感知的信息，即學習\(score(user,item,context)\) 推薦系統的技術架構 數據 數據入口：客戶端服務器端實時數據，流處理平台准實時數據，大數據平台離線數據 ...