【摘 要】
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因子分解机（简称为FM）是最近被提出的一种特殊的二阶线性模型，不同于一般的二阶模型，FM对二阶项系数进行了分解，这种特殊的结构使得FM特别适用于高维且稀疏的数据。虽然FM在推荐系
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472186)
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因子分解机（简称为FM）是最近被提出的一种特殊的二阶线性模型，不同于一般的二阶模型，FM对二阶项系数进行了分解，这种特殊的结构使得FM特别适用于高维且稀疏的数据。虽然FM在推荐系统领域已获得了应用，但FM本身并未显式考虑变量的稀疏性，特别当变量中包含结构稀疏信息时。因此，FM的二阶特征结构使其特征选择时应当满足这样一种性质，即涉及同一个特征的线性项和二阶项要么同时被选要么同时不被选，当该特征是噪音时，应当同时不被选，而当该特征是重要变量时，应当同时被选。考虑到这种结构特性，本文提出了一种基于稀疏组Lass
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