公司主要用这两个模型来进行广告预测. http://geek.csdn.net/news/detail/59793 FM主要是处理在onehot之后,矩阵稀疏的问题. 在引入fm之后,能够更好的处理特征与特征之间的关系. 训练时间是线性复杂度,而且也比较容易解释. FFM就是把FM中的vi变成了vfi,f表示的是field. FFM把特征分为了很多个field,然后对于每一个field,我们都训练一个特征. 具体模型之间的关系,可以见下图,其实都是naive…

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…

12月20日至23日,全球人工智能与机器学习技术大会 AiCon 2018 在北京国际会议中心盛大举行,新浪微博AI Lab 的资深算法专家 张俊林@张俊林say 主持了大会的 搜索推荐与算法专题,并带来演讲<FFM及DeepFFM模型在推荐系统的探索及实践>,分享了微博在FFM模型及DeepFFM模型应用在推荐系统所做的一系列优化探索工作,并详细的介绍了一些前沿的深度CTR模型.PPT官方链接如下:O网页链接对深度学习做作推荐模型感兴趣的朋友一定不要错过! https://static001…

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. 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…

1. 什么是FFM? 通过引入field的概念,FFM把相同性质的特征归于同一个field,相当于把FM中已经细分的feature再次进行拆分从而进行特征组合的二分类模型. 2. 为什么需要FFM? 在传统的线性模型中,每个特征都是独立的,如果需要考虑特征与特征之间的相互作用,可能需要人工对特征进行交叉组合.非线性SVM可以对特征进行核变换,但是在特征高度稀疏的情况下,并不能很好的进行学习.由于推荐系统是一个高度系数的数据场景,由此产生了FM系列算法,包括FM,FFM,DeepFM等算法. 3.…

原文来自:博客园(华夏35度)http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang 作者:Orisun 上一篇讲了FM(Factorization Machines),说一说FFM(Field-aware Factorization Machines ). 回顾一下FM: $\begin{equation}\hat{y}=w_0+\sum_{i=1}^n{w_ix_i}+\sum_{i=1}^n{\sum_{j=i+1}^n{v_i\cdot v_jx_ix_j}}\labe…