14 | 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型

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因子分解机（FM）模型在CTR预估中的应用 因子分解机（FM）模型在CTR预估中具有重要应用价值。本文首先指出了逻辑回归在特征组合时存在的问题，以及二阶笛卡尔乘积的局限性。随后详细介绍了FM模型的原理，通过解耦特征间的权重学习，利用隐因子向量进行特征组合，从而解决了逻辑回归中样本稀疏的问题。文章还阐述了FM模型的训练过程和损失函数，以及在预测阶段对二阶特征组合部分的实际计算方法。此外，文章还提到了FM模型的优势和应用场景，强调了其在CTR预估中的重要性。 另外，文章还介绍了FM模型的变形，包括带有偏置信息的SVD、SVD++和time-SVD等模型。此外，作者还提出了Field-aware Factorization Machines（FFM）模型，通过认为特征和特征类型之间存在关系，对FM模型进行了改进。FFM模型也常用来做CTR预估。最后，文章总结了因子分解机的重要性，并鼓励读者分享其所用过的特征组合办法。 通过本文的阐述，读者可以快速了解FM模型在CTR预估中的技术特点和应用价值，以及FM模型的变形和改进模型FFM的应用。文章内容丰富，涵盖了CTR预估模型的重要内容，对于对CTR预估感兴趣的读者具有很高的参考价值。