摘要:
FM的论文名字为《Factorization Machines》,其核心思想是组合一阶和二阶特征,基于K维的隐向量,处理因为数据稀疏带来的学习不足问题。并且通过公式推导出其学习时间是线性的,非常适用于大规模的推荐系统。首先从LR到多项式模型方程再到FM进行演进的梳理,随后对于论文中的某些细节进行展开 阅读全文
posted @ 2020-07-21 23:16
未完待续z
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2020年7月21日