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…

[ 闲聊DNN CTR预估模型] http://www.mamicode.com/info-detail-1465813.html http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52143909#comments [基本] CTR点击率预估干货分享 http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52138970…

很早之前已经讲过 <Cognos利用DMR模型开发同比环比>这篇文章里说的是不利用过滤器,而是采用 except (lastPeriods (-9000,[订单数据分析].[日期维度].[日期维度].[日]->?bdate?),lastPeriods (-9000,nextMember ([订单数据分析].[日期维度].[日期维度].[日]->?edate?)))+特殊函数的方式来实现的,下面我们就来采用过滤器来实现一些同比环比. 首先,在数据库设计好标准日期维度(年-季度-月-日…

''' Created on 2017年11月15日 @author: weizhen ''' import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np import os input_x_size = 80; field_size = 8; vector_dimension = 3; total_plan_train_steps = 1000; MODEL_SAVE_PATH = "TFModel" MODEL_NA…

优点 FM模型可以在非常稀疏的数据中进行合理的参数估计,而SVM做不到这点 在FM模型的复杂度是线性的,优化效果很好,而且不需要像SVM一样依赖于支持向量. FM是一个通用模型,它可以用于任何特征为实值的情况.而其他的因式分解模型只能用于一些输入数据比较固定的情况. 与LR联系与区别 LR各个特征独立考虑,但实际上大量特征之间是有关联的,FM在LR的基础上引入(增加)组合特征. 对组合特征的参数估计引入辅助(隐)向量,辅助(隐)向量的维度--K值,反映了FM模型的表达能力.…

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…

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…

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…

摘自: https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/8032553.html 一.FM模型函数 二.FM对参数求导结果 三.算法实现 主要超参数有:初始化参数.学习率.正则化稀疏 四.Python实现FM算法 1.简介 下面通过一个简单的数据集和基于随机梯度下降的方法来实现FM算法(不加正则化),采用python语言. 2.代码 地址:https://github.com/jizhihui/fm_python…

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_…