参考: http://stackbox.cn/2018-12-factorization-machine/ https://baijiahao.baidu.com/s?id=1641085157432717824&wfr=spider&for=pc https://www.baidu.com/link?url=IyTHH8OFv6c1-Tl9IBQRZ4vsFh5S6lDCNEsYjhnttFycgRr0gms3ZEL6wHl5KpxUG03j0shtg7FfSqRN_uWRrq&…

Factorization Machine模型 在Logistics Regression算法的模型中使用的是特征的线性组合,最终得到的分隔超平面属于线性模型,其只能处理线性可分的二分类问题,现实生活中的分类问题是多中多样的,存在大量的非线性可分的分类问题. 为了使得Logistics Regression算法能够处理更多的复杂问题,对Logistics Regression算法精心优化主要有两种,(1)对特征进行处理,如核函数的方法,将非线性可分问题转换为近似线性可分的问题(2)对Logist…

隐因子分解机Factorization Machine[http://www. w2bc. com/article/113916] https://my.oschina.net/keyven/blog/648747 http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5255427.html http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745/…

Factorization Machine Model 如果仅考虑两个样本间的交互, 则factorization machine的公式为: $\hat{y}(\mathbf{x}):=w_0 + \sum_{i=1}^nw_ix_i + \sum_{i=1}^n\sum_{j=i+1}^n<\mathbf{v}_i, \mathbf{v}_j>x_ix_j$ 其中的参数为 $w_0 \in \mathcal{R}, \mathbf{w}\in\mathbb{R}^n,\mathbf{V}\i…

FM算法 参考链接: https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf…

1.在上一篇博客中我们构建度为二的因子分解机模型,这篇博客对这个模型进行实践 下图为准备的数据集: 完整代码为: # -*- coding: UTF-8 -*- # date:2018/6/6 # User:WangHong import numpy as np from random import normalvariate # 正态分布 def loadDataSet(data): '''导入训练数据 input: data(string)训练数据 output: dataMat(list)…

1.FM背景 在计算广告中,CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节,因为DSP后面的出价要依赖于CTR预估的结果.在前面的相关博文中,我们已经提到了CTR中相关特征工程的做法.对于特征组合来说,业界现在通用的做法主要有两大类:FM系列与Tree系列.今天,我们就来讲讲FM算法. 2.one-hote编码带来的问题 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.已一个广告分类的问题为例,根据用户与广告位的一些特…

主要内容: 动机 FM算法模型 FM算法VS 其他算法   一.动机 在传统的线性模型如LR中,每个特征都是独立的,如果需要考虑特征与特征直接的交互作用,可能需要人工对特征进行交叉组合:非线性SVM可以对特征进行kernel映射,但是在特征高度稀疏的情况下,并不能很好地进行学习:现在也有很多分解模型Factorization model如矩阵分解MF.SVD++等,这些模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系,但基本上每个模型都只适用于特定的输入和场景.为此,在高度稀疏的数据场景下如推荐系统,FM(…

https://blog.csdn.net/qq_23269761/article/details/81355383 1.协同过滤(CF)[基于内存的协同过滤] 优点:简单,可解释 缺点:在稀疏情况下无法工作 所以对于使用userCF的系统,需要解决用户冷启动问题 和如何让一个新物品被第一个用户发现 对于只用itemCF的系统,需要解决物品冷启动问题 如何更新推荐系统呢,答案就是离线更新用户相似度矩阵和物品相似度矩阵[不断删除离开的用户/物品,加入新来的用户/物品] 2.MF PMF BPMF[…

https://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/78933253 目录目录CTR预估综述Factorization Machines(FM)算法原理代码实现Field-aware Factorization Machines(FFM)算法原理代码实现Deep FM算法原理代码实现参考文献CTR预估综述点击率(Click through rate)是点击特定链接的用户与查看页面,电子邮件或广告的总用户数量之比. 它通常用于衡量某个网站的在线广告活动是否…

[PPT详解]曹欢欢:今日头条算法原理 悟空智能科技 4月8日 公众号后台回复:“区块链”,获取区块链报告 公众号后台回复:“sq”,进入区块链分享社群 热文推荐: 1000位专家推荐,20本区块链必读书籍(附PDF) 中国首个区块链标准<区块链参考架构>发布 今天,算法分发已经是信息平台.搜索引擎.浏览器.社交软件等几乎所有软件的标配,但同时,算法也开始面临质疑.挑战和误解.今日头条的推荐算法,从2012年9月第一版开发运行至今,已经经过四次大的调整和修改. 今日头条委托资深算法架构师曹欢欢…

转自:http://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745 FM原理 =>解决稀疏数据下的特征组合问题, 1) 可用于高度稀疏数据场景:2) 具有线性的计算复杂度 对于categorical(类别)类型特征,需要经过One-Hot Encoding转换成数值型特征.CTR…

因子分解机(Factorization Machine,简称FM)算法用于解决大规模稀疏数据下的特征组合问题.FM可以看做带特征交叉的LR. 理论部分可参考FM系列,通过将FM的二次项化简,其复杂度可优化到\(O(kn)\).即: \[ \hat y(x) = w_0+\sum_{i=1}^n w_i x_i +\sum_{i=1}^n \sum_{j=i+1}^n ⟨vi,vj⟩ x_i x_j \\ =w_0+\sum_{i=1}^n w_i x_i + \frac{1}{2} \sum_{…

www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/ffm.pdf  读书笔记 The effect of feature conjunctions(组合特征) is difficult for linear models(比如LR) to learn because they learn the two weights separately(学习LR模型时,不同的参数是独立学习的). 用于组合特征的两个模型: 1. degree-2 polynomial mappings(Po…

背景 假设现在有个商品点击预测的任务,有用户端特征性别.年龄.消费力等,商品侧特征价格.销量等,样本为0或者1,现在对特征进行one hot encode,如性别特征用二维表示,男为[1,0],女为[0,1],其他特征相同处理后拼接起来一共有n维,n是所有特征的类别数之和. Logistic Regression(LR)与二阶 线性模型,y = sigmoid(w, x),w有n维,优点是简单易解释,缺点是太简单,无法挖掘特征组合的情况,如男性+游戏类商品可能是个很强特征.为了弥补这个缺点往往需…

场感知分解机(Field-aware Factorization Machine ,简称FFM)在FM的基础上进一步改进,在模型中引入类别的概念,即field.将同一个field的特征单独进行one-hot,因此在FFM中,每一维特征都会针对其他特征的每个field,分别学习一个隐变量,该隐变量不仅与特征相关,也与field相关.假设样本的n个特征属于f个field,那么FFM的二次项有nf个隐向量.而在FM模型中,每一维特征的隐向量只有一个.FM可以看做FFM的特例,把所有特征都归属到一个fi…

COS访谈第十八期:陈天奇 [COS编辑部按] 受访者:陈天奇      采访者:何通   编辑:王小宁 简介:陈天奇,华盛顿大学计算机系博士生,研究方向为大规模机器学习.他曾获得KDD CUP 2012 Track 1第一名,并开发了SVDFeature,XGBoost,cxxnet等著名机器学习工具,是Distributed (Deep) Machine Learning Common的发起人之一. 何:你的本科在上海交大的ACM班就读,是怎么开始做机器学习研究的呢? 陈:我们当时的培养计划…

原作:面包包包包包包 改动:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年2月 出处:http://blog.csdn.net/Breada/article/details/50697030 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50697074 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50697105 声明:版权全部.转载请联系作者并注明出处 1. 引言 提笔写这篇博客,…

深度学习在推荐系统的应用(二)中AFM的简单回顾 AFM模型(Attentional Factorization Machine) 模型原始论文 Attentional Factorization Machines:Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks 模型架构 模型原理 \[ ŷ_{AFM}(x)=ω_0+∑_{i=1}^{n}ω_{i}x_{i}+p^T∑^{n}_{i=1}∑^{n}_{j=i+…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐.信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用.在这些领域,用户的反馈行为包括点击.收藏.购买等.本文以点击率(CTR)预估为例,介绍常用的CTR预估模型,试图找出它们之间的关联和演化规律. 数据特点 在电商领域,CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别,比如[Weekday=Tuesday,Gender=Male, City=London, CategoryId=16],这些原始特…

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 原理参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/50426292 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,即使你看很多DNN版本的排序模型,你应该大多数情况会看到它的影子, 原因…

FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩.美团点评技术团队在搭建DSP的过程中,探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估,并且取得了不错的效果.本文旨在把我们对FM和FFM原理的探索和应用的经验介绍给有兴趣的读者. 本文转载自:https://tech.meituan.com/deep_understanding_of_ffm_principles_and_pr…

1. Audioscrobbler数据集 数据下载地址: http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/datasets/profiledata_06-May-2005.tar.gz Audioscrobbler 数据集只记录了播放数据,如“Bob 播放了一首Prince 的歌曲”.播放记录所包含的信息比评分要少.仅凭Bob 播放过某一首歌这一信息并不能说明他真的喜欢这首歌. 虽然人们经常听音乐,但却很少给音乐评分.因此Audiocrobbler 数据集要大得多.它覆盖了更…

1. LR LR的linear Margin: 假设特征之间是相互独立的,忽略了feature pair等高阶信息:在LR中,特征组合等高阶信息是通过特征工程在特征侧引入的,那么有哪些模型不需要通过特征工程自动学习高阶信息呢? 2. Degree-2 Polynomial Margin (Poly2) 在LR基础上,加入任意两个特征之间的关系: 其中,wij是feature pair (i,j)的权重,只有xi和xj都非零时,组合特征xixj才有意义. 组合特征的参数一共有n(n-1)/2个,任…

原文:http://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 深入理解FFM原理与实践 del2z, 大龙 ·2016-03-03 09:00 FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩.美团点评技术团队在搭建DSP的过程中,探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR…

转自https://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 深入FFM原理与实践 del2z, 大龙 ·2016-03-03 09:00 FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩.美团点评技术团队在搭建DSP的过程中,探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估…

转自: 博客 http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745/ github https://github.com/zhaozhiyong19890102/Python-Machine-Learning-Algorithm/tree/master/Chapter_3%20Factorization%20Machine 一.因子分解机FM的模型    因子分解机(Factorization Machine, FM)是由Ste…

简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台.笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十,国内第一.笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师,负责 Lookalike 相似人群扩展相关工作.此文分享笔者在…

 原作者:陈成龙 简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台.笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十,国内第一.笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师,负责 Lookalike 相似人群扩展相关工…

Aforge.net之旅——开篇:从识别验证码开始 基于AForge.Net框架的扑克牌识别 人工神经网络入门(4) —— AFORGE.NET简介 .NET开源工程推荐(Accord,AForge,Emgu CV) 今日头条的核心技术细节是什么? Factorization Machines 学习笔记(四)学习算法 隐因子分解机Factorization Machine .NET平台开源项目速览(13)机器学习组件Accord.NET框架功能介绍 Accord.net 教程  -Accord对…