Field-aware

推荐系统与深度学习(16)[iQIYI CIKN'21 short] FINT: 域感知交互(Field-aware Interaction)网络

以下仅仅为个人对文章的阅读记录，如有错误，欢迎指正。如需转载注明来源即可~~（哈哈哈哈哈，点个赞再走）ZhaoZ,YangS,LiuG,etal.FINT:Field-awareINTeractionNeuralNetworkForCTRPrediction[J].arXivpreprintarXiv:2107.01999,2021.原文链接：https://arxiv.org/pdf/2107.
银色尘埃010·2021-12-12 14:17

推荐算法(二)——FFM原理浅析及代码实践

目录1介绍2原理3总结4代码实战写在最后1介绍FFM（Field-awareFactorizationMachine）是FM的改进版，将域(Field-aware)的概念引入其中。
予以初始·2021-02-01 18:52

推荐系统-FFM(Field-aware Factorization Machine)模型

1.介绍在CTR预估的时候，经常会遇到one-hot类型的变量，这会导致严重的数据特征稀疏的情况。FFM(Field-awareFactorizationMachine)模型可以解决这个问题。FFM模型是在FM模型基础上发展出来的算法。在FFM模型中引入了类别的概念，即field。简单来说，就是将同一个categories特征经过one-hot编码后，生成的数值特征都可以放到同一个field中，比
菜鸡不得行·2020-06-30 07:17

CTR预估 论文实践(四)--Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

FFM模型实践代码是用python3.5写的，tensorflow的版本为1.10.1；博客代码均以上传至GitHub，欢迎follow和start~~!1.数据集数据集地址：MovieLens本文使用的数据是movielens-100k，数据包括u.item，u.user，ua.base及ua.test，u.item包括的数据格式为：movieid|movietitle|releasedate|
dby_freedom·2019-03-15 10:03

CTR预估 论文实践(四)--Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

FFM模型实践代码是用python3.5写的，tensorflow的版本为1.10.1；博客代码均以上传至GitHub，欢迎follow和start~~!1.数据集数据集地址：MovieLens本文使用的数据是movielens-100k，数据包括u.item，u.user，ua.base及ua.test，u.item包括的数据格式为：movieid|movietitle|releasedate|
dby_freedom·2019-03-15 10:03

FFM:Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction简介

摘要FM被广泛应用在CTR，但是FFM在一些世界范围的CTR竞赛表现好于目前存在的模型。作者实现了相关代码，并与一些竞争模型进行了全面的分析。实验证明FFM在某些分类问题上非常有用。介绍FFM对于这个例子来说，FM的隐向量表示应该为：在FM中，每个特征只有一个隐向量来学习隐性的影响。拿ESPN来做例子，wESPNw_{ESPN}wESPN被用来学习隐性的与Nike和Male的影响，但是因为Nike
loserChen.·2018-12-31 14:13

CTR预估 论文精读(四)--Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

AbstractClick-throughrate(CTR)predictionplaysanimportantroleincomputationaladvertising.Modelsbasedondegree-2polynomialmappingsandfactorizationmachines(FMs)arewidelyusedforthistask.Recently,avariantofF
dby_freedom·2018-12-08 21:32

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

【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
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