# DeepFM在Python中的分类应用
## 引言
随着机器学习和深度学习的飞速发展，各种模型在分类任务中得到了广泛应用。DeepFM（Deep Factorization Machine）是一种结合了因子分解机和深度学习模型的强大工具，特别适合处理稀疏特征数据。本文将通过一个简单例子介绍如何使用Python实现DeepFM进行分类任务，并且展示相应的流程图和甘特图。
## DeepFM
原创
2024-09-06 05:56:37
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有三种不同的模式可以帮助我们对基本类型进行分类，每种模型都展示了这些类型之间的相互关系。 一：存储模式 这种分类模式，看这种类型的对象能保存多少个对象。 一个能保存单个字面对象的类型称为原子或标量存储，那些
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2023-09-25 16:14:46
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DeepFM在前面一篇文章中提到，目前遇到特征组合的问题，主流做法主要会分成两类：FM系列、DNN系列。关于DNN相关内容，是深度学习基础知识，本处不展开介绍，直接使用。本文主要介绍FM+DNN的结合体：DeepFM相关内容。文章依旧主要从三方面展开对FM算法介绍
When – 什么时候需要考虑DeepFM算法What – 究竟什么是DeepFM算法How – DeepFM怎么使用1. Wh
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2023-10-18 19:36:03
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Introduction深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法。简单的说，就是和人类一样，输入感知信息比如视觉，然后通过深度神经网络，直接输出动作，中间没有hand-crafted工作。深度增强学习具备使机器人实现完全自主的学习一种甚至多种技能的潜力。虽然将深度
参考文献Guo H, Tang R, Ye Y
原创
2023-06-14 19:24:40
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DeepFM目录DeepFM一、模型介绍二、FM部分三、DNN部分四、DeepFM代码示例推荐系统通常由物料->召回->粗排->精排->重排->机制几个阶段构成，其中精排阶段的主要工作为CTR预估（预估用户点击某推荐内容的概率）。DeepFM模型目前仍然是国内各个大厂推荐系统精排阶段常用的base model，在性能和效果方面都有不错的表现。DeepFM模型是Wide
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2023-10-10 20:08:41
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# DeepFM: 基于PyTorch的深度因子分解机
## 引言
在推荐系统中，深度学习模型已经成为了一个非常热门的研究领域。深度学习模型能够从海量的数据中提取特征，并用于预测用户的喜好。其中，深度因子分解机（DeepFM）是一种结合了因子分解机（Factorization Machine）和深度神经网络（Deep Neural Network）的推荐模型。本文将介绍深度因子分解机的原理和P
原创
2023-08-23 09:11:19
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概述DeepFM是一种推荐领域炙手可热的算法，在非常多大家熟识的互联网公司都有落地场景。对于DeepFM最佳的阐述一定是来自于它的原始的论文。地址：https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pd然后再介绍下推荐算法的本源，推荐其实是一个典型的二分类场景。在推荐算法中需要做的事情无非是把一个商品或者广告推送给一个人，然后预测出来这个人喜欢或者不喜欢。这里最难的不是如何实现分类
FM通过对于每一位特征的隐变量内积来提取特征组合，最后的结果也不错，虽然理论上FM可以对高阶特征组合进行建模，但实际上因为计算复杂度原因，一般都只用到了二阶特征组合。对于高阶特征组合来说，我们很自然想到多层神经网络DNN。
DeepFM目的是同时学习低阶和高阶的特征交叉，主要由FM和DNN两部分组成，底部共享同样的输入。模型可以表示为：\[\hat{y} = sigmoid(y_{FM}+y_{D
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2023-12-05 20:50:34
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# Java中的DeepFM算法简介及实现
## 引言
DeepFM是一种融合了深度神经网络和因子分解机（Factorization Machine）的机器学习算法。它在CTR（点击率预测）等推荐系统任务中取得了很好的效果。本文将介绍DeepFM算法的原理，并用Java代码实现。
## 深度学习与因子分解机
深度学习在很多领域都展现出了强大的表达能力，但在处理稀疏特征时存在一些问题。而因子分解
原创
2024-01-05 07:22:42
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参考文献 DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction 前情提要FMFFM前面我们说过FFM，比FM整整多了一个F！而今天的主角，DeepFM，整整比FM多了一个Deep！谁更牛逼已经无须多言，下面具体分解。 Deep是什么？眼下人工智能异军突起，要问眼下谁是最靓的仔？神经网络啊！那谁比神经网络（别名
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2024-05-21 11:08:28
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一. DeepFM算法的提出由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点：同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征，所以越来越被广泛使用。在DeepFM中FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取具有以下特点：结合了广度和深度模型的优点，联合训练FM模型和DNN模型，同时
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2024-08-18 17:45:19
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一、前言高阶特征和低阶特征的学习都非常的重要。 推荐模型很多，基本上是从最简单的线性模型(LR)， 到考虑低阶特征交叉的FM， 到考虑高度交叉的神经网络，再到两者都考虑的W&D组合模型。 这样一串联就会发现前面这些模型存在的问题了：1、简单的线性模型虽然简单，同样这样是它的不足，就是限制了模型的表达能力，随着数据的大且复杂，这种模型并不能充分挖掘数据中的隐含信息，且忽略了特征间的交互，如果
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2024-05-30 11:42:42
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小结补充了推荐系统的相关背景知识，可以更好地理解本次所学习的两个模型：DeepFM和DIN在推荐系统中的作用（精排）。随后学习了DeepFM和DIN两个模型的结构，理解模型的诞生背景或许是更加值得关注的。DeepFM的大背景尝试让模型是学习更多的特征，来提升推荐模型的效果，创新点在于并行处理了FM和DNN，使得高低阶的特征更好地被结合和学习；DIN的大背景是在累积了足够多的历史用户行为数据的应用场
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2024-07-25 08:04:20
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DeepFM1.模型基本原理1.1 模型结构1.2 模型原理2.Tensorflow实现3.小结 DNN模型和 FM 模型的结合成DeepFM，由wide&deep模型演变而来，FM取代wide的LR模型，解决特征交叉问题。1.模型基本原理1.1 模型结构DeepFM 是由哈工大和华为公司联合提出的深度学习模型，架构示意图： 可以看到，DeepFM 利用了 Wide&Deep 组
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2023-12-13 03:47:51
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一、想解决的问题构建可以编写计算机程序的系统，生成人类可读的源代码。 二、提出的idea1. 定义一个DSL(domain specific language)。等同于图灵完备的极小编程语言。DSL中只有少数基本原语，原语组合可以实现各种功能。用于缩小搜索空间。2. 采用神经网络训练，预测程序段。例如，input是无序的数组，output是有序的数组。那Deepcoder会被训练成一个排
DeepFM
前言源码在这个作者的githubhttps://github.com/EternalStarICe/recommendation-system-model
本文为其一个读后感。1、数据加载原始数据，除去Id和label列；13列数值特征前缀为I，26列类别特征前缀为C。def load_data():
# file_path = '
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2023-11-30 15:25:32
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和Wide & Deep的模型类似，DeepFM模型同样由浅层模型和深层模型联合训练得到。不同点主要有以下两点： 1. wide模型部分由LR替换为FM。FM模型具有自动学习交叉特征的能力，避免了原始Wide & Deep模型中浅层部分人工特征工程的工作。 2. 共享原始输入特征。DeepFM模型的 ...
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2021-07-12 23:08:00
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# 深入了解 DeepFM 的 PyTorch 实现
## 一、流程概述
在本教程中，我将指导你如何使用 PyTorch 实现 DeepFM。这是一个结合了因子分解机（FM）和深度学习（Deep Learning）的模型，适用于推荐系统等任务。下面是实现此模型的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 构建模型 |
原创
2024-09-12 07:14:57
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1.前言RFM模型即”R”——Recency(最近一次消费时间)、”F”——Frequency(一段时间内消费频次)、”M”——(一段时间内消费总额)。这三个指标可以将我们的用户划分成不同的等级和层次，目的是为了衡量他们的用户价值，从而能够更准确地将成本和精力花在更精确的用户层次身上。一个典型的例子就是针对一个明显无意愿的流失用户，对其继续push自己的核心产品，费时费力也费钱。2.如何用Pyth
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2023-09-18 19:14:08
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