双曲因子分解机

来源 :计算机科学与探索 | 被引量 : 0次 | 上传用户：muzhe8835

【摘要】

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因子分解机(FM)自提出以来已被广泛用于推荐系统,为了捕捉特征间的二阶交互,FM将任意两个特征的二阶系数表示成欧氏空间中对应嵌入向量的内积。考虑到推荐场景中的对象如商品

【作者】

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王玮皓陈松灿

【机构】

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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室

【出处】

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计算机科学与探索

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

【基金项目】

：

国家自然科学基金No.61732006

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因子分解机(FM)自提出以来已被广泛用于推荐系统,为了捕捉特征间的二阶交互,FM将任意两个特征的二阶系数表示成欧氏空间中对应嵌入向量的内积。考虑到推荐场景中的对象如商品、用户、属性、上下文信息等,可用具有层次结构的异构网络进行表达,而平坦的欧氏空间无法刻画这种层次结构,限制了FM的特征表示能力,为此提出了双曲因子分解机(HFM)。它将每维特征表示为双曲空间而非欧氏空间中的向量,并利用双曲距离度量评估特征间的二阶交互强度。选择双曲空间是因为其被证明更适合树、图和词汇等具有层次结构的对象嵌入。分别设计了基于庞

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