Factorization

Factorization Machine

文章来自：深入FFM原理与实践【动机】特征的交叉是有用的，于是想到构造二次项特征，对应着如下的多项式模型y(x)=w0+∑i=1nwixi+∑i=1n∑j=i+1nwijxixjy(x)=w0+∑i=1nwixi+∑i=1n∑j=i+1nwijxixj参数包括：w0w0，⎡⎣⎢⎢⎢⎢w1w2⋮wn⎤⎦⎥⎥⎥⎥[w1w2⋮wn]，W=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢−w12−w13w23−⋯⋯⋯−w1nw2n⋮w
o0Helloworld0o·2018-08-17 11:11

推荐系统算法学习(二)——DNN与FM DeepFM

0.疯狂安利一个博客FM的前世今生：https://tracholar.github.io/machine-learning/2017/03/10/factorization-machine.html#
monkey512·2018-08-02 20:46

读书笔记：Overlapping Community Detection at Scale: A Nonnegative Matrix Factorization Approach

www.researchgate.net/publication/262272761_Overlapping_community_detection_at_scale_a_nonnegative_matrix_factorization_approach
Coronia·2018-07-30 11:21

读书笔记：Overlapping Community Detection at Scale: A Nonnegative Matrix Factorization Approach

www.researchgate.net/publication/262272761_Overlapping_community_detection_at_scale_a_nonnegative_matrix_factorization_approach
Coronia·2018-07-30 11:21

[CVPR 2017笔记] Matrix Tri-Factorization with Manifold Regularization for Zero-shot Learning

CVPR17-基于流形正则化矩阵三分解法的零样本学习MatrixTri-FactorizationwithManifoldRegularizationforZero-shotLearning本文亮点：双流形正则化，同时优化视觉和语义嵌入。Abstract零样本学习（ZSL）旨在通过一些可见类的可用的训练数据，来识别另一些未见类的目标。现有解决方案集中于通过在可见和未见类之间共享的中间语义嵌入（例如
一亩高粱·2018-07-29 10:55

推荐系统——Matrix factorization techniques for recommender systems

论文描述：*基本矩阵分解模型只利用到了用户-商品交互的显示反馈信息（评分等），虽然模型简单、灵活易扩展，但是推荐性能较低，较为流行的基本矩阵分解模型是SVD。*基于SVD进行的扩展的经典推荐算法是SVD++，SVD++通过添加各种辅助信息扩展了SVD模型，提高了推荐系统的性能。这些辅助信息包含：用户和商品的偏置、用户偏好表示。由于每个用户对商品的评价标准不同，所以直接用用户-商品交互的显示评分矩阵
Manduner_TJU·2018-07-18 08:45

CTR 预估模型简介--深度学习篇

FNN(Factorization-machinesupportedNeuralNetwork)模型结构FNN是伦敦大学于2016在一篇论文中发表的，模型的结构如下FNN假设输入数据的格式是离散的类别特征
·2018-07-16 22:00

论文阅读——矩阵填补模型之深度矩阵分解（Deep Matrix Factorization）

1，论文相关信息Paper：MatrixcompletionbydeepmatrixfactorizationJournal：NeuralNetworksYear：20182，研究动机（1）传统的矩阵填补模型（matrixcompletion）都是线性模型，不能应用于非线性的数据，而现实世界中，大部分数据都具有非线性结构。传统模型都是线性的原因，文中是这样解释的：Thelow-rankassump
Manduner_TJU·2018-06-11 16:10

Matrix Factorization 学习记录（一）：基本原理及实现

MatrixFactorization学习记录（一）：基本原理及实现最近在学习MatrixFactorization，也就是矩阵的分解。这个技术目前主要应用于推荐系统领域，用于实现隐含语义模型（LatentFactorModel）。通过矩阵分解，一方面可以减少运算量，另一方面可以很好的解决由于用户数目和物品数目过多引起的行为矩阵稀疏化问题。我虽然暂时不去做推荐系统，但是我觉得这种使用embeddi
multiangle·2018-06-05 20:38

【推荐算法笔记二】矩阵因式分解（Matrix Factorization）

基于显示反馈（explicitfeedback）的推荐将用户的显式反馈记录，记录在一个评分矩阵中：矩阵中的数字代表用户对物品的评分、？表示缺失值。如果我们能够估计矩阵中每个?的值，我们就可以为每个用户做推荐。为什么选择矩阵因式分解（MatrixFactorization）?Memory-based方法的局限性：非传递性（Non-transitivity）：如果两个用户的评分物品集没有交集，既没有都
Aha_tiger·2018-05-13 21:17

Deep Matrix Factorization Models for Recommender Systems

Author：Hong-JianXue,Xin-YuDai,JianbingZhang,ShujianHuang,JiajunChen引言推荐系统通常使用用户-项交互评分、隐式反馈和辅助信息进行个性化推荐。矩阵分解是根据用户和项目之间的相似性来预测单个用户的一组项目的个性化排序的基本思想。本文提出了一种新的基于神经网络结构的矩阵分解模型。首先，我们构建了一个具有显式评分和非偏好隐式反馈的用户项矩阵
九曲流觞·2018-04-24 21:28

Factorization Machines——因式分解机

早就想总结一下这篇2010年的论文《FactorizationMachines》，与其说这篇论文提出了一种新的模型不如说这篇论文提出了一种新的建模思想，适用于所有形式类似于Y=T(W1∗X+Wij∗Xi∗Xj+Wijk∗Xi∗Xj∗XK+....)Y=T(W1∗X+Wij∗Xi∗Xj+Wijk∗Xi∗Xj∗XK+....)的机器学习模型（X是特征，Xi∗XjXi∗Xj值的是二阶的特征交互，Wi∗X
guoyuhaoaaa·2018-03-08 21:57

论文解读：Multi-view Clustering via Joint Nonnegative Matrix Factorization

摘要很多真实世界中的数据集由不同表达和视角组成，这些不同的表达和视角的信息往往互为补充。为了整合非监督集合中多个视角的信息，多视觉聚类算法同时聚类不同视角以得到一个聚类结果，这个结果揭示了多个视觉共享一个潜在结构。本文我们提出了一个NMF（基于非负矩阵分解）的多视角聚类算法，该算法寻找一个因式分解，使得多个视角给出一致的聚类结果。本文提出算法的关键在对有约束的联合非负矩阵因式分解过程进行公式化，该
hsiffish·2017-12-14 20:26

【推荐系统】概率矩阵分解 probabilistic matrix factorization

前言：PMF沿用了MF矩阵分解的思路，目标都是求出精确的U和V。在传统MF方法中，优化目标是保证R和UV乘积的差值最小，而在PMF中，R和UV的差值变成了一个高斯概率函数，通过最大后验概率MAP公式，将优化目标变成了对一个包含R和UV差值的复杂概率函数，在对其求解时来反求U和V，即反求使目标函数最大的U和V。同时，在PMF中，U和V变成了参数可以被分别求解三个基础：1.矩阵分解2.贝叶斯理论3.极
砰啪噗叽噗叽·2017-11-14 23:01

推荐系统学习笔记之四 Factorization Machines 因子分解机 + Field-aware Factorization Machine(FFM) 场感知分解机

前言FactorizationMachines(FM)因子分解机是SteffenRendle于2010年提出，而Field-awareFactorizationMachine(FFM)场感知分解机最初的概念来自于Yu-ChinJuan与其比赛队员，它们借鉴了辣子MichaelJahrer的论文中field概念，提出了FM的升级版模型。FM的paper中主要对比对象是SVM支持向量机，与SVM相比，
小鹅鹅·2017-10-23 14:46

推荐系统之概率矩阵分解的详细推导过程（Probabilistic Matrix Factorization，PMF）

paper_id=400002782&paper_name=Probabilistic%20Matrix%20Factorization.&type=0概率矩阵分解是目前在推荐领域
数据学习（Datalearner）·2017-10-13 09:14

Factorization Machine算法

说明：本博客是学习《python机器学习算法》赵志勇著的学习笔记，其图片截取也来源本书。在逻辑回归算法的模型中使用的是特征的线性组合，最终得到的是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种多样的，存在大量的非线性可分的分类问题。对逻辑回归算法的优化有两种：1、对特征进行处理，如核函数方法，将非线性可分的问题转换成近似线性可分的问题；2、对逻辑回归算法进行扩展
ggwcr·2017-10-07 19:57

FM算法（Factorization Machine）

因子分解机(FactorizationMachine,FM)是由SteffenRendle提出的一种基于矩阵分解的机器学习算法。目前，被广泛的应用于广告预估模型中，相比LR而言，效果强了不少。一、FM背景FM(FactorizationMachine)主要目标是：解决数据稀疏的情况下，特征怎样组合的问题。以一个广告分类的问题为例，根据用户画像、广告位以及一些其他的特征，来预测用户是否会点击广告（二
sooner高·2017-08-20 17:23

Minimum Factorization[难]

这题的第一个解暴力的有点过头了。。。不过还是有很多值得学习的地方i从1遍历到9999999999对于每一个Integer，我们都把他的所有digit一个一个取出来，然后乘起来。如果有一次的乘=了targetreturn这个数。这个方法暴力到难以想象。。。这个解法太高端了。。。。。假设given45第一轮：i=9,a%i==0也就是a%9==0的话：a/9=5.然后res=9.mul=10.下一轮i
98Future·2017-08-17 14:00

【转】mf模型

MatrixFactorization:ASimpleTutorialandImplementationinPythonurl：http://www.quuxlabs.com/blog/2010/09/matrix-factorization-a-simple-tutorial-and-implementation-in-python
jlinleung·2017-07-23 17:25

1 - Factorization Machines ( Steffen Rendle, 2010 )

whichareanewmodelclassthatcombinestheadvantagesofSupportVectorMachines(SVM)withfactorizationmodels.由上可知，FM模型是一种新的模型，其综合了SVM模型与factorization
-大道至简-·2017-07-05 14:27

机器学习(5) 推荐 矩阵分解(Matrix Factorization)

稍微看了一些关于推荐方面的资料，做一下简单的总结。推荐任务定义：在一个标准推荐任务中，我们有m个用户(user)，n个物品(item)，以及一个稀疏评分矩阵R(R∈Rm∗n)。R中每个Rij表示用户i对于物品j的评分。如果Rij≠0，那么说明用户i有对物品j的评分，反之则没有。每一个用户i可以用向量sui=(Ri1,Ri2,...,Rin)表示，同样地，每一个物品j可以用向量sij=R1j,...
GZHermit·2017-06-29 18:28

矩阵分解（matrix factorization）

1.基本概念针对高维空间中的数据集，矩阵分解通过寻找到一组基及每一个数据点在该基向量下的表示，可对原始高维空间中的数据集进行压缩表示。令X=[x1,⋯,xm]∈Rm×n为数据矩阵，矩阵分解的数学含义即为，找到如下的两个矩阵（U∈Rm×k,A∈Rk×n），其矩阵乘法可实现对原始数据集的最优逼近：X≈U⋅AU∈Rm×k，U中的每一列（共k列）可视为对该高维数据集空间中的基向量；A∈Rk×n：A中的每一
Inside_Zhang·2017-03-28 22:09

Blockchain的鱼和熊掌系列（13）Integer Factorization

Apublic-keycryptosystemisbasedonthebigintegerfactorizationproblemofnumbertheorywhichwillbediscussedasfollows.Insuchasystem,amessage,M,isencryptedtoapubliclyspecifiedpower,e,anddividedbythepubliclyspec
林微·2017-03-06 14:10

matrix factorization

NMFintuition:Theintuitionbehindusingmatrixfactorizationtosolvethisproblemisthatthereshouldbesomelatentfeaturesthatdeterminehowauserratesanitem.Forexample,twouserswouldgivehighratingstoacertainmovieift
guo_tt·2017-02-26 16:50

白话NMF（Non-negative Matrix Factorization）——Matlab 实现

NMF——非负矩阵分解。如果你事先了解PMF[概率矩阵分解]的话，那么其实只要在PMF的基础上多加上一点，就是NMF了。方法一：在PMF中使用SGD【随机梯度下降】进行优化时，使用如下的迭代公式：其中P、Q分别代表原始矩阵R的两个维度的隐含矩阵，在推荐应用中，一般讲P看做用户矩阵、Q看做物品矩阵。从公式中不难看出，无论P矩阵还是Q矩阵都会出现负值的情况，上述公式并未对P、Q矩阵的值做任何限制。在应
guomutian911·2016-11-19 11:11

Factorization Machines with libFM

摘要FM是一种通用的方法，它能通过特征工程的方式模仿大部分分解模型。这样的话，FM就能在预测大型领域的两个实体变量之间的交互时结合特征工程的一般性和分解模型的优越性。LIBFM是FM的软件实现，实现了随机梯度下降（SGD），交替最小二乘（ALS）和使用MCMC进行贝叶斯推断的方法（MCMC）。本文从建模和学习两个角度总结了FM最近的研究进展，对ALS和MCMC算法进行了拓展；并对LIBFM工具进行
CalumChambers·2016-10-08 21:08

Factorization Machines 学习笔记（四）学习算法

 最近学习了一种叫做FactorizationMachines（简称FM）的算法，它可对任意的实值向量进行预测。其主要优点包括:1)可用于高度稀疏数据场景；2)具有线性的计算复杂度。本文将对FM框架进行简单介绍，并对其训练算法—随机梯度下降（SGD）法和交替最小二乘（ALS）法进行详细推导。相关链接：（一）预测任务（二）模型方程（三）回归和分类（四）学习算法作者:peghoty出处:http://
kunlong0909·2016-09-10 18:31

LightOJ 1035 Intelligent Factorial Factorization

题目：DescriptionGivenaninteger N,youhavetoprimefactorize N! (factorial N).InputInputstartswithaninteger T(≤125),denotingthenumberoftestcases.Eachcasecontainsaninteger N(2≤N≤100).OutputForeachcase,printt
nameofcsdn·2016-08-19 09:00

spark 机器学习 笔记（一）——matrix factorization and ALS

ApacheSpark是最近兴起的分布式框架，是一个分布式计算框架，旨在简化运行于计算机集群上的并行程序的编写。该框架对资源调度，任务的提交、执行和跟踪，节点间的通信以及数据并行处理的内在底层操作都 进行了抽象，同时提供了一些高级封装的Api接口来方便用户使用。相比较于基于hdfs文件系统的hadoop，基于内存存储数据的spark采用数据集内存缓存和数据操作的延迟性处理等机制以及通过低延迟低系统
longxingol·2016-05-09 19:00

coursera机器学习技法笔记(15)——Matrix Factorization

15MatrixFactorization15.1LinearNetworkHypothesis将类别数据转换成向量数据，然后以每个样本的向量数据作为输入，评分数据作为输出，利用3层神经网络进行特征萃取。由于向量特征数据大量稀疏，因此中间层的tanh函数并不会起什么作用，可以直接换成线性模型，即LinearNetwork。将第1/2层网络的权重设为VT，第2/3层网络权重设为W，则该模型可以表述为
u010366427·2016-05-06 18:00

NMF 非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization)实践

1.NMF-based推荐算法在例如Netflix或MovieLens这样的推荐系统中，有用户和电影两个集合。给出每个用户对部分电影的打分，希望预测该用户对其他没看过电影的打分值，这样可以根据打分值为其做出推荐。用户和电影的关系，可以用一个矩阵来表示，每一列表示用户，每一行表示电影，每个元素的值表示用户对已经看过的电影的打分。下面来简单介绍一下基于NMF的推荐算法。在python当中有一个包叫做s
qq_26225295·2016-04-16 01:28

【每周一文】Field-aware Factorization Machine（2014）

概述FFM近年来在各类比赛取得不俗的成绩，该文介绍了FFM的算法思路和求解过程。FFM模型线性模型由于其简单好优化在工业界广泛使用，特别是LR、SVM等表达能力比较强的线性模型。这些模型一个共同的问题是需要人工进行特征组合进行模型优化，沿着这个思路出现了几个模型。线性模型基础模型，表示为：Φ(w,x)=w0+∑i=1nwixi线性模型对特征进行线性加权去表达目标，表达能力较弱。2阶多项式模型为了考
下一步·2016-04-12 22:36

隐因子分解机Factorization Machine

前言      SteffenRendle于2012年提出FM模型，旨在解决稀疏矩阵下的特征组合问题。传统机器学习问题，一般仅考虑如何对特征赋予权重，而没有考虑特征间存在相互作用，FM模型的提出较好地解决了该问题。我在百度学术上搜索了FM模型的中文论文，发现只有少数几篇，中文博客也不是很多，所以就写了这篇笔记。FactorizationMachine原理      隐因子分解机（Factoriza
初雪之音·2016-03-28 20:00

PAT (Advanced Level) Practise 1103 Integer Factorization (30)

1103.IntegerFactorization(30)时间限制1200ms内存限制65536kB代码长度限制16000B判题程序Standard作者CHEN,YueTheK-PfactorizationofapositiveintegerNistowriteNasthesumoftheP-thpowerofKpositiveintegers.Youaresupposedtowriteaprog
jtjy568805874·2016-03-26 14:00

因子分解机Factorization Machine

FactorizationMachine原理      因子分解机（FactorizationMachine，FM）旨在解决稀疏矩阵下的特征组合问题。先来考虑特征组合问题，传统线性回归基于以下模型：      从模型方程易见，各特征分量xi和xj是相互独立，但实际应用中存在以下这种问题，该例子来自美团点评技术团队博客-深入FFM原理与实践（http://tech.meituan.com/deep-
初雪之音·2016-03-21 19:00

Factorization Machines 学习笔记（三）回归和分类

 近期学习了一种叫做FactorizationMachines（简称FM）的算法，它可对随意的实值向量进行预測。其主要长处包含:1)可用于高度稀疏数据场景；2)具有线性的计算复杂度。本文将对FM框架进行简介，并对其训练算法—随机梯度下降（SGD）法和交替最小二乘（ALS）法进行具体推导。 相关链接：（一）预測任务（二）模型方程（三）回归和分类（四）学习算法作者:peghoty 出处: http:/
lcchuguo·2016-03-10 17:00

Integer Factorization (30)

1103.IntegerFactorization(30)时间限制1200ms内存限制65536kB代码长度限制16000B判题程序Standard作者CHEN,YueTheK-PfactorizationofapositiveintegerNistowriteNasthesumoftheP-thpowerofKpositiveintegers.Youaresupposedtowriteaprog
zjw6463·2016-03-03 18:00

Integer Factorization (30)

TheK-PfactorizationofapositiveintegerNistowriteNasthesumoftheP-thpowerofKpositiveintegers.YouaresupposedtowriteaprogramtofindtheK-PfactorizationofNforanypositiveintegersN,KandP.InputSpecification:Each
小爷·2016-02-26 00:00

个性化推荐中的矩阵分解技术

个性化推荐中的矩阵分解技术http://baogege.info/2014/10/19/matrix-factorization-in-recommender-systems/
zlr·2016-02-23 11:21

个性化推荐中的矩阵分解技术

个性化推荐中的矩阵分解技术http://baogege.info/2014/10/19/matrix-factorization-in-recommender-systems/
aini_zlr2008·2016-02-23 07:27

个性化推荐中的矩阵分解技术

http://baogege.info/2014/10/19/matrix-factorization-in-recommender-systems/引言随着NetflixPrize推荐比赛的成功举办，
winone361·2016-02-20 19:00

LightOJ 1035 - Intelligent Factorial Factorization （求因子）

1035-IntelligentFactorialFactorization PDF(English)StatisticsForumTimeLimit:0.5second(s)MemoryLimit:32MBGivenanintegerN,youhavetoprimefactorizeN!(factorialN).InputInputstartswithanintegerT(≤125),denot
helloiamclh·2016-02-05 23:00

【推荐系统算法】PMF(Probabilistic Matrix Factorization)

Mnih,Andriy,andRuslanSalakhutdinov.“Probabilisticmatrixfactorization.”Advancesinneuralinformationprocessingsystems.2007.本篇论文发表于2007年NIPS。RuslanSalakhutdinov来自多伦多大学，16年转入CMU。AndriyMnih同样来自多伦多大学，师从Hinto
shenxiaolu1984·2016-01-27 15:00

【推荐系统算法】DPMF(Dependent Probabilistic Matrix Factorization).上篇

Adams,RyanPrescott,GeorgeE.Dahl,andIainMurray.“Incorporatingsideinformationinprobabilisticmatrixfactorizationwithgaussianprocesses.”arXivpreprintarXiv:1003.4944(2010).对“PMF”这个概念比较陌生的同学请先阅读这篇基础PMF算法。对“
shenxiaolu1984·2016-01-25 22:00

概率图模型笔记(2)——Bayesian Network Fundamentals

2.1semantics&factorization2.1.1CPD：conditionalprobabilitydistribution.条件概率分布2.1.2贝叶斯网络一个非循环的有向图，在图中，点代表了随机变量
u010366427·2016-01-25 22:00

《Non-Negative Matrix Factorization for Polyphonic Music Transcription》译文

NMF（非负矩阵分解），由于其分解出的矩阵是非负的，在一些实际问题中具有非常好的解释，因此用途很广。在此，我给大家介绍一下NMF在多声部音乐中的应用。要翻译的论文是利用NMF转录多声部音乐的开山之作，浅显易懂地介绍了如何利用NMF对钢琴曲进行乐谱翻译，值得一看。论文地址：Non-NegativeMatrixFactorizationforPolyphonicMusicTranscription。摘
yutianzuijin·2015-12-30 20:00

【推荐系统算法】BPMF(Bayesian Probabilistic Matrix Factorization)

Salakhutdinov,Ruslan,andA.Mnih.“Bayesianprobabilisticmatrixfactorizationusingmarkovchainmontecarlo.”InternationalConferenceonMachineLearning2008:880-887.对PMF模型以及应用场景不熟悉的同学可以先阅读这篇基础PMF。本论文的模型和前文类似，但在求解
shenxiaolu1984·2015-12-25 23:00

【(Yahoo Labs)可扩展分解机(FM)】《Birds, Apps, and Users: Scalable Factorization Machines》By Erheng Zhong and

http://yahoolabs.tumblr.com/post/133013312756/birds-apps-and-users-scalable-factorization
zc02051126·2015-11-26 22:00

POJ 3892 RSA Factorization

题目地址：http://poj.org/problem?id=3892 题目大意：RSA分解。 这儿的N比较大，要用高精度，如果一般的肯定分解不了，但是这儿有一个限制 |q-kp|<=100000 解题报告： 假设q-kp=V 那么q=kp+V 代入n=pq n=p*(kp+V) k*p*p+V*p-n=0 解这
·2015-11-13 04:42
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