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FM模型

FM模型表达式

FM模型的推导

二阶交叉项复杂度可以从O(kd2)优化到O(kd)

FM的优点

1. 适用于大规模稀疏矩阵

为什么？因为涉及到二阶交叉项，越稀疏越容易训练。本身FM模型的训练就消耗资源，稀疏矩阵可降低劣势、发挥其更大优势。

2.泛化能力强

为什么？训练时未有的特征组和在预测时依然可以计算出交叉特征的权重。（看交叉项推导便可知）

参考：


https://zhuanlan.zhihu.com/p/58160982

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https://www.biaodianfu.com/ctr-fm-ffm-deepfm.html



https://zhuanlan.zhihu.com/p/97886466

FFM模型

参考：

FFM简介

DeepFM模型

参考：

DeepFM结构解读



DeepFM实现代码