【摘 要】
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因子分解机(factorization machine,简称FM)模型因为能够有效解决高维数据特征组合的稀疏问题且具有较高的预测精度和计算效率,在广告点击率预测和推荐系统领域被广泛研究和
【机 构】
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东华大学计算机科学与技术学院,计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）,DepartmentofElectricalandComputerEngineering
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402100);中央高校基本科研业务费专项资金(2232016D3-11)~~
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因子分解机(factorization machine,简称FM)模型因为能够有效解决高维数据特征组合的稀疏问题且具有较高的预测精度和计算效率,在广告点击率预测和推荐系统领域被广泛研究和应用.对FM 及其相关模型的研究进展进行综述,有利于促进该模型的进一步改进和应用.通过比较FM 模型与多项式回归模型和因子分解模型之间的关联关系,阐述FM 模型的灵活性和普适性.从特征的高阶交互、特征的场交互、特征的分层交互以及基于特征工程的特征提取、合并、智能选择和提升等角度,总结模型在宽度扩展方面的方法、策略和关键技术
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