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FFM算法 Python实现

这里我们的FFM算法是基于Tensorflow实现的。为什么用Tensorflow呢？...比如Xgboost是已经封装好可以用在GPU上的算法库，而那些没有GPU版本的封装算法库时，例如我们此次采用的FFM算法，我们可以借助Tensorflow的GPU版本框架设计算法，并完成模型训练。...FFM.py 主要包括线性部分及非线性部分的代码实现。 tools.py 主要包括训练集的构造。...这里我们主要分析 FFM.py，也就是模型的构建过程：首先初始化一些参数，包括： k：隐向量长度 f ：field个数 p：特征值个数学习率大小批训练大小正则化模型保存位置等代码如下图所示：

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FFM算法解析及Python实现

什么是FFM？通过引入field的概念，FFM把相同性质的特征归于同一个field，相当于把FM中已经细分的feature再次进行拆分从而进行特征组合的二分类模型。 2. 为什么需要FFM？...由于推荐系统是一个高度系数的数据场景，由此产生了FM系列算法，包括FM，FFM，DeepFM等算法。 3. FFM用在哪？...当把FFM算法应用到推荐系统中时，具体地是应用在排序模块。 4. FFM长什么样？ FFM模型结构 ?...FFM代码分析这里我们的FFM算法是基于Tensorflow实现的。为什么用Tensorflow呢？...参考文献 [1] 深入FFM原理与实践 [2] FM系列算法解读（FM+FFM+DeepFM） [3] 推荐算法之FFM：原理及实现简介

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csv 转 ffm

FFM介绍 FFM最初的概念来自Yu-Chin Juan与其比赛队员，是他们借鉴了来自Michael Jahrer的论文中的field概念提出了FM的升级版模型。...通过引入field的概念，FFM把相同性质的特征归于同一个field。...FFM 模型不同于常见的DataFrame格式文件，需要将数据格式转换成如下所示的格式： y field_1:index_1:value_1 field_2:index_2:value_2...3.省略零值特征：零值特征对模型没有任何贡献，省略零值特征，可以提高FFM 模型训练和预测的速度，这也是稀疏样本采用FFM 的显著优势 2. code 原始代码详将我的github:https://github.com.../tide1994cc/csv2ffm 跪谢大家给的小星星~~~ 处理代码如下，可以直接import 使用，使用方法非常简单，导入数据，然后实例化一个ffm对象即可，自动将转换后的数据保存在本地。

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FM和FFM原理

模型用途 FM和FFM，分解机，是近几年出的新模型，主要应用于广告点击率预估（CTR），在特征稀疏的情况下，尤其表现出优秀的性能和效果，也数次在kaggle上的数据挖掘比赛中拿到较好的名次。...∑f=1k((∑i=1nvi,fxi)2−∑i=1n(vi,fxi)2)∑i=1n∑j=i+1nxixj=12∑f=1k((∑i=1nvi,fxi)2−∑i=1n(vi,fxi)2) FFM...原理 FFM模型是在FM特征组合的基础上给特征加上了field属性，于是模型表示为 y(x)=w0+∑i=1nwixi+∑i=1n∑j=i+1nxixjy(x)=w0+∑...i+1nxixj 其中 fifi 表示特征i所属的field，需要训练的 VV 为 n×k×fn×k×f , ff 为field的个数，具体案例见 ppt 由于FFM...ffm源码git 转自：https://blog.csdn.net/Leo00000001/article/details/71330927?

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FFM模型详解

FFM模型原理 2. FFM模型实现 3. FFM模型应用 1. FFM模型原理假设一个广告分类的问题，根据用户和广告位相关的特征，预测用户是否点击了广告。...FM可以看作FFM的特例，是把所有特征都归属到一个field时的FFM模型。根据FFM的field敏感特性，可以导出其模型方程。其中，fj 是第 j 个特征所属的field。...注意： ① FM和FFM模型的二次项的个数都是 n(n−1)/2 个，区别在于FM模型中二次项存在重复使用的隐向量，而FFM模型没有，这正是由于FFM的域的概念的存在 ② FM模型的参数量为nk，FFM...FFM模型实现 Yu-Chin Juan实现了一个C++版的FFM模型，源码可从Github下载。...因此，可以省去零值特征，提高FFM模型训练和预测的速度，这也是稀疏样本采用FFM的显著优势。

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深度推荐模型——FFM

视频讲解：https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#aalY8

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基于Tensorflow实现FFM

embedding结果，也是FFM中“field-aware”的由来。...都说到这里了，我再多说一句，为什么说ffm是土豪公司鉴别神器呢？...为了方便说明FFM的样本格式，我们将所有的特征和对应的field映射成整数编号。 ?...在部署实现FFM之前，我还是建议大家先上线FM，当效果真的走投无路的时候再考虑FFM，FFM在工业界的影响着实不如学术界那么强大，偷偷说一句，太慢了，真的是太慢了，慢死了，我宁可去用deepfm。...最后，给出代码实现的Github地址FFM，这边是我自己写的，理解理解算法可以，但是实际用的时候建议参考FFM的实现比较好的项目比如libffm，最近比较火的xlearn。

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FM & FFM 算法基本原理

FM-FFM：FM和FFM模型是最近几年提出的模型，并且在近年来表现突出，分别在由Criteo和Avazu举办的CTR预测竞赛中夺得冠军，使得到目前为止，还都是以此为主的主要模型占据主导位置。...三、FFM模型 FFM(Field Factorization Machine)是在FM的基础上引入了“场（Field）”的概念而形成的新模型。...FFM例子对于FM模型来说，每个特征学会唯一的一个特征embedding向量。...注意，和FFM的最大不同逐渐出现，为了更容易向FFM模型理解过渡，我们可以这么理解FM模型中的某个特征的embedding，我们拿ESPN这个特征作为例子，当这个特征和其它特征域的某个特征进行二阶特征组合的时候...正因为FFM模型参数量太大，所以在训练FFM模型的时候，很容易过拟合，需要采取早停等防止过拟合的手段。

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推荐系统中传统模型——LightGBM + FFM融合

1 深入FFM原理与实践来自美团技术团队的，深入FFM原理与实践 FM和FFM模型是最近几年提出的模型，凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性，屡次在各大公司举办的...FFM主要用来预估站内的CTR和CVR，即一个用户对一个商品的潜在点击率和点击后的转化率。 CTR和CVR预估模型都是在线下训练，然后用于线上预测。...ffm.append(str(0)) for col, val in row.loc[row.index !...= FFMFormatPandas() ffm_train_data = ffm_train.fit_transform(train, y='clicked') print('Base data')...print(train[0:10]) print('FFM data') print(ffm_train_data[0:10])

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AoAFFM:Attention+FFM强强组合

Attention-over-Attention Field-Aware Factorization Machine 本文在AFM的基础上做了两处简单的修改，第一处将Normal的Embedding进行了修改，修改为了FFM...但是从模型的表现来看，在FFM情况下的提升相对较小。 3. AoAFFM与最新的算法相比是否可以获得最好的效果？ ?

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特征融合 & FFM(Feature Fusion Module) 特征融合模块

FFM(Feature Fusion Module) 特征融合模块像FPN, FCN等都属于特征融合在深度学习的很多工作中（例如目标检测、图像分割），融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段

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FM系列算法解读（FM+FFM+DeepFM）

未解决这个问题，FFM在FM的基础上进一步改进，在模型中引入类别的概念，即field。...假设样本的n个特征属于f个field，那么FFM的二次项有nf个隐向量。而在FM模型中，每一维特征的隐向量只有一个。FM可以看做FFM的特例，把所有特征都归属到一个field的FFM模型。...FFM实现损失函数 FFM将问题定义为分类问题，使用的是logistic loss，同时加入正则项 minw∑i=1Llog(1+exp(−yiϕ(w,xi)))+λ2||w||2...应用在DSP或者推荐场景中，FFM主要用来评估站内的CTR和CVR，即一个用户对一个商品的潜在点击率和点击后的转化率。...因此，可以省去零值特征，提高FFM模型训练和预测的速度，这也是稀疏样本采用FFM的显著优势。

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CTR预估算法之FM, FFM, DeepFM及实践

常用的CTR预估算法有FM, FFM, DeepFM。...) FFM的论文地址：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/ffm.pdf FFM（Field-aware Factorization Machine）最初的概念来自...FM可以看作FFM的特例，是把所有特征都归属到一个field时的FFM模型。根据FFM的field敏感特性，可以导出其模型方程。...FFM的特征组合方式[9]。...FM/FFM相比于Poly-2模型，优势为以下两点。

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推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践

这一讲我们介绍一种在FM基础上发展出来的算法-FFM（Field-aware Factorization Machine）。 FFM模型中引入了类别的概念，即field。...假设样本的 n个特征属于 f个field，那么FFM的二次项有 nf个隐向量。而在FM模型中，每一维特征的隐向量只有一个。FM可以看作FFM的特例，是把所有特征都归属到一个field时的FFM模型。...根据FFM的field敏感特性，可以导出其模型方程。 ? 可以看到，如果隐向量的长度为 k，那么FFM的二次参数有 nfk 个，远多于FM模型的 nk个。...此外，由于隐向量与field相关，FFM二次项并不能够化简，其预测复杂度是 O(kn^2)。下面以一个例子简单说明FFM的特征组合方式。输入记录如下： ?...2、FFM实现细节这里讲得只是一种FFM的实现方式，并不是唯一的。损失函数 FFM将问题定义为分类问题，使用的是logistic loss，同时加入了正则项 ?

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推荐系统（十六）——FM全家桶（1），FM，FFM，DeepFM，NFM，AFM

i}^{2}\right) \end{array} FM的优点考虑交叉特征，从而进一步的考虑了特征之间的关系采用矩阵分解的方式，使模型能够在稀疏数据上训练，并且具有较好的泛化性降低了时间复杂度 FFM...FFM为Field FM，在原始FM的基础上进行了改进。...sum_{i=1}^{N-1} \sum_{j=i+1}^{N}\left\langle v_{i, f_{j}}, v_{j, f_{i}}\right\rangle x_{i} x_{j} 可以发现FFM...那么FFM就是考虑到让不同域之间的特征组合的时候更细致，更多样。因此，当 x_i 和不同域之间的特征进行组合时，所用到的v就不一样了。

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推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践

这一讲我们介绍一种在FM基础上发展出来的算法-FFM（Field-aware Factorization Machine）。 FFM模型中引入了类别的概念，即field。...假设样本的 n个特征属于 f个field，那么FFM的二次项有 nf个隐向量。而在FM模型中，每一维特征的隐向量只有一个。FM可以看作FFM的特例，是把所有特征都归属到一个field时的FFM模型。...根据FFM的field敏感特性，可以导出其模型方程。可以看到，如果隐向量的长度为 k，那么FFM的二次参数有 nfk 个，远多于FM模型的 nk个。...此外，由于隐向量与field相关，FFM二次项并不能够化简，其预测复杂度是 O(kn^2)。下面以一个例子简单说明FFM的特征组合方式。...FFM实现细节这里讲得只是一种FFM的实现方式，并不是唯一的。损失函数 FFM将问题定义为分类问题，使用的是logistic loss，同时加入了正则项什么，这是logisitc loss？

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FFM模型在点击率预估中的应用实践

近期参加了kesci平台上的云脑机器学习训练营，接触到了FFM模型，因此这篇文章，将主要讲述FFM模型在CTR预估中的应用。...看这篇文章之前，如果对FFM模型完全没了解的，建议先看一下FFM的原理介绍：深入FFM原理与实践 FFM（Field-aware Factorization Machine）模型是FM（Factorization...def pd_to_ffm(df): field_dict = dict(zip(df.columns,range(len(df.columns)))) ffm = pd.DataFrame...= pd.concat([ffm,si],axis=1) return ffm print ('starting FFM...') train_y = train['rating'].values...= 20 model = ffm.FFM(eta=0.1, lam=0.0001, k=4) model.init_model(ffm_train_data) for i in range(n_iter

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GBDT、FM、FFM和DNN融合构建广告点击率预测模型

其中FFM使用了LibFFM，FM使用了LibFM，GBDT使用了LightGBM，当然你也可以使用xgboost。...然后再将第三层全连接的输出和FFM、FM的全连接层的输出连接在一起，传入最后一层全连接层。我们要学习的目标Label表示广告是否被点击了，只有1（点击）和0（没有点击）两种状态。...** 预处理数据集生成神经网络的输入生成FFM的输入生成GBDT的输入首先要为DNN、FFM和GBDT的输入做预处理。对于数值特征，我们将I1-I13转成0-1之间的小数。...对于类别特征的输入数据处理，FFM和GBDT各不相同，我们分别来说。 GBDT GBDT的处理要简单一些，C1-C26每个字段各自的特征id值作为输入即可。...训练FFM 数据准备好了，开始调用LibFFM，训练FFM模型。 learning rate是0.1，迭代32次，训练好后保存的模型文件是model_ffm。 ?

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【CV中的Attention机制】BiSeNet中的FFM模块与ARM模块

今天讲的也是语义分割中使用到注意力机制的网络BiSeNet，这个网络有两个模块，分别是FFM模块和ARM模块。...其实现也很简单，不过作者对注意力机制模块理解比较深入，提出的FFM模块进行的特征融合方式也很新颖。 1....提出了一个FFM模块，结合了注意力机制进行特征融合。...torch.mean(tail, 2, keepdim=True) return feature3, feature4, tail 组件融合为了SP和CP更好的融合，提出了特征融合模块FFM...# channels of input and x should be same x = torch.mul(input, x) return x FFM

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一文读懂FM算法优势，并用python实现！（附代码）

本文带大家了解因子分解机算法并解析其优势所在，教你在python中实现。...python编程实现。...FFM算法介绍 4....在python中使用xLearn库进行算法实现一些在python中实现FM & FFM的最流行的库如下所示：为了在数据集上使用FM算法，需要将数据转换为libSVM格式。...下面的python脚本可以用于在ffm格式的数据集上使用xLearn来训练和调整FFM模型的超参数。

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