Какво е DeepFM?

DeepFM е модел за препоръчителни системи, който обединява две части: факторизационни машини (FM) и дълбоки невронни мрежи (Deep Neural Networks). FM работят добре с взаимодействия между характеристики, особено за разредени данни, а дълбоката мрежа може автоматично да извлича сложни нелинейни зависимости.

По този начин, DeepFM едновременно взема предвид ниско- и високорівневите взаимодействия между характеристики, което подобрява качеството на препоръките. Моделът се използва широко в задачи за прогнозиране на CTR (процент на кликвания) и други задачи за препоръчване.

Примерна архитектура:

• FM частта моделира взаимодействия от втори ред между характеристиките.
• Deep частта се състои от няколко слоя невронна мрежа, които учат сложни представяния.
• Финалният изход е обединение на резултатите от FM и Deep частите, предавани към функция за активиране за прогнозиране.

Това позволява на DeepFM да бъде по-гъвкава и по-точна в сравнение с класическите FM или само дълбоки модели.