[广告机制]-模型篇:适用于稀疏数据场景的MF和FM算法
在处理稀疏数据的场景下，传统的树模型如GBDT和XGBoost并不适用。本文将着重介绍两种在稀疏数据处理中表现突出的算法：矩阵分解（MF）和因子机器（FM）。
1. MF算法：矩阵分解是一种广泛应用的协同过滤方法，旨在通过分解用户-物品评分矩阵（如用户A评分电影B）来预测评分。传统SVD方法对稀疏矩阵处理存在填充矩阵的问题，导致效果不佳。Funk-SVD通过最小化RMSE，将用户和物品映射到K维潜在特征空间，通过用户特征矩阵P和物品特征矩阵Q预测评分，目标函数优化参数以达到最小误差。
2. FM算法：以电影评分系统为例，FM通过构建特征向量来估计用户对商品的评分。它考虑了单个变量、变量对之间的交互，并在稀疏数据中通过因式分解有效地估计交互参数。高维FM模型可以捕捉所有变量的交互信息，但需注意选择合适的因子分解维度以防止过拟合。
总结来说，MF和FM算法通过特征嵌入（embedding）和交互学习，解决了大规模稀疏数据的挑战。MF是FM的一种简化形式，而FM则能处理更多种类的特征组合。这两种方法在广告推荐系统等领域被广泛应用。
欲了解更多深入讲解和广告算法的资讯，可关注公众号“老刘聊广告”。
1. MF算法：矩阵分解是一种广泛应用的协同过滤方法，旨在通过分解用户-物品评分矩阵（如用户A评分电影B）来预测评分。传统SVD方法对稀疏矩阵处理存在填充矩阵的问题，导致效果不佳。Funk-SVD通过最小化RMSE，将用户和物品映射到K维潜在特征空间，通过用户特征矩阵P和物品特征矩阵Q预测评分，目标函数优化参数以达到最小误差。
2. FM算法：以电影评分系统为例，FM通过构建特征向量来估计用户对商品的评分。它考虑了单个变量、变量对之间的交互，并在稀疏数据中通过因式分解有效地估计交互参数。高维FM模型可以捕捉所有变量的交互信息，但需注意选择合适的因子分解维度以防止过拟合。
总结来说，MF和FM算法通过特征嵌入（embedding）和交互学习，解决了大规模稀疏数据的挑战。MF是FM的一种简化形式，而FM则能处理更多种类的特征组合。这两种方法在广告推荐系统等领域被广泛应用。
欲了解更多深入讲解和广告算法的资讯，可关注公众号“老刘聊广告”。