Factorization Machines
分解機(Factorization Machines，FM)推薦算法 在推薦系統中，特徵經過one-hot編碼後，數據矩陣往往是十分稀疏的，而原本分類任務中最強的單模型——SVM又對高維稀疏的數據十分的不敏感，無法找到一個好的分割超平面。 大量的研究和實際數據分析結果表明：某些特徵之間的關聯信息（相關度）對事件結果的的發生會產生很大的影響。 爲了解決數據稀疏的情況下，特徵組合的問題，FM產生。(當
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