1. FM算法 FM(Factor Machine,因子分解机)算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法,为了解决大规模稀疏数据中的特征组合问题.FM算法是推荐领域被验证效果较好的推荐算法之一,在电商.广告.直播等推荐领域有广泛应用. 2. FM算法优势 特征组合:通过对两两特征组合,引入交叉项特征. 解决维数灾难:通过引入隐向量,实现对特征的参数估计. 3. FM表达式 对于度为2的因子分解机FM的模型为: 其中,参数.…

特征组合 人工方式的特征工程,通常有两个问题: 特征爆炸 大量重要的特征组合都隐藏在数据中,无法被专家识别和设计 针对上述两个问题,广度模型和深度模型提供了不同的解决思路. 广度模型包括FM/FFM等大规模低秩(Low-Rank)模型,FM/FFM通过对特征的低秩展开,为每个特征构建隐式向量,并通过隐式向量的点乘结果来建模两个特征的组合关系实现对二阶特征组合的自动学习.作为另外一种模型,Poly-2模型则直接对2阶特征组合建模来学习它们的权重.FM/FFM相比于Poly-2模型,优势为以下两点.…

在这篇文章我们将介绍因式分解机模型(FM),为行文方便后文均以FM表示.FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点,并且能够用了回归.二分类以及排序任务,速度快,是推荐算法中召回与排序的利器.FM算法和前面我们介绍的LFM模型模型都是基于矩阵分解的推荐算法,但在大型稀疏性数据中FM模型效果也不错.本文首先将阐述FM模型原理,然后针对MovieLens数据集将FM算法用于推荐系统中的ranking阶段,给出示例代码.最后,我们将对该算法进行一个总结. 1. FM算法 FM是一个如SVM一样通用的…

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/…

推荐参考:(知乎) https://zhuanlan.zhihu.com/p/37963267 要点理解: 1.fm应用场景,为什么提出了fm(和lr的不同点) ctr预测,特征组合,fm的隐向量分解,lr的二次项 2.fm的两个好处 第一,为什么在数据稀疏情况下有效? (1)首先来说数据稀疏,是因为0-1编码后通常出现的情况,如果用lr的话,Wij 和 Wih 是独立的,比如<男,篮球>代表Wij,课用于训练的样本可能只有100个,但如果用隐向量V,注意 内积<vi,vj> 和…

在上一篇文章当中我们剖析了Facebook的著名论文GBDT+LR,虽然这篇paper在业内广受好评,但是毕竟GBDT已经是有些老旧的模型了.今天我们要介绍一个业内使用得更多的模型,它诞生于2010年,原作者是Steffen Rendle.虽然诞生得更早,但是它的活力更强,并且衍生出了多种版本.我们今天剖析的就是这篇2010年最经典的原版论文. 说到推荐.广告的算法模型,几乎很难绕开FM,它是一个非常强的模型.理论简单.推导严谨.实现容易,并且效果不俗.即使是目前仍然在各大厂商当中发挥用场,在一…

好多人对POS 好像都比较迷茫,这个说这个POS 好,那个说那个POS 好.下面就我对POS 的认知给兄弟们说下.对与不对的各位见谅.   第一.一清机 一清机是指在结算日结算后直接通过支付公司账号转给各商户绑定的账户.每次的汇款在网银都可以看到是POS 汇款,而不是个人网银汇款.   第二.二清 二清就是指“二次清算”.指有POS机的商户,再申请增机,卖给你.你刷的每笔资金,都是先进人家账户再给你做一次结算.说到这里我个人认为风险真的,很大.   下面说说费率的问题.   POS机有很多种费率…

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…

1.FM (因子分解机) 2.FM的作用: (1)特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题,如果对特征直接进行建模,很可能会忽略掉特征与特征之间的关联信息,因此,可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果. (2)高维的稀疏矩阵是实际工程过程中常见的问题,并直接回导致计算量过大,特征权值更新缓慢.试想一个10000*100的表,每一列都有8种元素,经过one-hot独热编码之后,会产生一个10000*800的表.因此表中每行元素只有100个值为1,700个值为0. 而FM的优势就在…

1. 什么是FM? FM即Factor Machine,因子分解机. 2. 为什么需要FM? 1.特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题,如果对特征直接建模,很有可能会忽略掉特征与特征之间的关联信息,因此,可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果. 2.高维的稀疏矩阵是实际工程中常见的问题,并直接会导致计算量过大,特征权值更新缓慢.试想一个10000*100的表,每一列都有8种元素,经过one-hot独热编码之后,会产生一个10000*800的表.因此表中每行元素只有100个值…

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…

1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点:同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征,所以越来越被广泛使用. 在DeepFM中,FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取:DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取. 具有以下特点: 结合了广度和深度模型的优点,联合训练FM模型和DNN模型,同时学习低阶特征组合和高阶特征组合. 端到端模型,无需特征工程. DeepFM 共享相同的…

本文始发于公众号:Coder梁 大家好,我们今天继续来聊聊推荐系统. 在上一回当中我们讨论了LR模型对于推荐系统的应用,以及它为什么适合推荐系统,并且对它的优点以及缺点进行了分析.最后我们得出了结论,对于LR模型来说它的作用其实更多的是记住了一些特征的组合,所以在一些样本当中表现非常好,但同样也带来了问题,就是需要人工生产大量的特征,带来的负担非常的大. 特征交叉 在我们讲述解决方案之前,我们还是先来分析一下特征. 分析什么呢,分析我们人工制作的特征的内容.我们都知道无论是item还是user的…

摘自 https://www.jianshu.com/p/1687f8964a32 https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45532745 一.FM简介 1.FM又叫因子分解机.被广泛应用到广告点击中,跟LR相比,效果据说是强了不少.这个个人觉得还是利用数据集测试下比较靠谱.其主要解决的问题是当数据比较稀疏的时候,特征组合的问题. 2.以一个广告点击的例子.特征如下图所示 clicked是是否点击 Country,Day,Ad_…

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[…

FM:解决稀疏数据下的特征组合问题  Factorization Machine(因子分解机) 美团技术团队的文章,觉得写得很好啊:https://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 复杂度变成(kn) FFM是(knn),FMM是隐变量和fileld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…

1.摘要: 提出一个Attentional FM,Attention模型+因子分解机,其通过Attention学习到特征交叉的权重.因为很显然不是所有的二阶特征交互的重要性都是一样的,如何通过机器自动的从中学习到这些重要性是这篇论文解决的最重要的问题, 比如:作者举了一个例子,在句子"US continues taking a leading role on foreign payment transparency"中,除了"foreign payment transpare…

原论文:Deep learning over multi-field categorical data 地址:https://arxiv.org/pdf/1601.02376.pdf 一.问题由来 基于传统机器学习模型(如LR.FM等)的CTR预测方案又被称为基于浅层模型的方案,其优点是模型简单,预测性能较好,可解释性强:缺点主要在于很难自动提取高阶组合特征携带的信息,目前一般通过特征工程来手动的提取高阶组合特征.而随着深度学习在计算机视觉.语音识别.自然语言处理等领域取得巨大成功,其在探索特征…

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: a factorization-machine based neural network for ctr prediction 地址:http://www.ijcai.org/proceedings/2017/0239.pdf 1.问题由来 1.1.背景…

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_{…

在计算广告中,CTR是非常重要的一环.对于特征组合来说,业界通用的做法主要有两大类:FM系列和Tree系列.这里我们来介绍一下FM系列. 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.现在有很多分解模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系,基本上每个模型都只适用于特定的输入和场景.推荐系统是一个高度稀疏的数据场景,由此产生了FM系列算法. 本文主要涉及四…

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 推荐系统中的点击率估计 1.2 点击率估算训练的挑战 0x02 HugeCtr 0x03 架构 3.1 CTR DL 模型 3.2 HugeCTR 架构 3.3 基于GPU的参数服务器 0x04 核心功能 4.1 模型并行训练 4.1.1 in-memory GPU hash table 4.1.…

1.概述 首先部署好kubernetes集群并采用Coredns进行解析,这样集群内部的服务都能通过内部域名进行访问.但是集群内部的coredns与物理机的dns解析不完全统一,coredns不能解析物理机的hostname.所以需要一个统一的dns来管理两者.主要是建立一个coredns的上游dns服务,将物理机环境的解析添加进去.使用dnsmasq做上游的dns,统一管理coredns和物理机集群的hostname解析.dnsmasq部署于物理服务器上,而CoreDNS的上游DNS服务器默认…

http://www.blogjava.net/DLevin/archive/2011/09/13/358497.html http://blog.csdn.net/sum_rain/article/details/39892219 http://www.blogjava.net/DLevin/archive/2011/09/13/358497.html Java二进制指令代码解析 小注:去年在看<深入解析JVM>书的时候做的一些记录,同时参考了<Java虚拟机规范>.只是对指令的…

Office文件的奥秘——.NET平台下不借助Office实现Word.Powerpoint等文件的解析 分类: 技术 2013-07-26 15:38 852人阅读 评论(0) 收藏 举报 OfficePowerPointWord格式解析 转载http://www.cnblogs.com/mayswind/archive/2013/03/17/2962205.html [题外话] 这是2010年参加比赛时候做的研究,当时为了实现对Word.Excel.PowerPoint文件文字内容的抽取研究…

本系列的第六篇,一起读论文~ 本人才疏学浅,不足之处欢迎大家指出和交流. 今天要分享的是另一个Deep模型NFM(串行结构).NFM也是用FM+DNN来对问题建模的,相比于之前提到的Wide&Deep(Google).DeepFM(华为+哈工大).PNN(上交)和之后会分享的的DCN(Google).DIN(阿里)等,NFM有什么优点呢,下面就走进模型我们一起来看看吧. 原文:Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytic…

域名解析从右向左 DNS寻址: 1 客户端发送查询请求,在本地计算机缓存查询,若没有找到,就会将请求发送给dns服务器 2 先发送给本地的dns服务器,现在自己的区域内查找,若找到,根据此记录进行查询,若没有找到,就会将此请求发送到根域名的dns服务器. 3 根域名服务器解析客户机请求的根域名部分,它把包含的下一级的dns服务器的地址返回到客户机的dns服务器地址 4 客户机的dns服务器根据返回的信息接着访问下一级的dns服务器 5 这样递归的方法一级一级接近查询的目标,最后在有目标域名的服务…

 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/qinjuning 前言:公司最近来了很多应届实习生,看着他们充满信心但略带稚气的脸庞上,想到了去年的自己,那是的我是不是也和 现在的他们一样呢?现在的我又改变了什么?公司的给这些实习生指定的相关培训制度还是比较完善的(我可是个菜鸟).但我反 过来想,假如是我,我会制定一个怎样的短期或者长远的计划?总结了自己学到的知识,形成了一个学习线路,希望能给予同 道中人一点儿小小帮助. 毕业8月有余,同时伴随着从事Android开发的经验的提升.…

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…

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&…