¿Qué es Field-aware FM (FFM)?

Las Máquinas de Factorización conscientes del campo (FFM) son una extensión de las Máquinas de Factorización clásicas (FM), que consideran la pertenencia de las características a diferentes campos. En las FM normales, las interacciones entre características se modelan mediante representaciones vectoriales, pero no diferencian de qué campo proviene cada característica.

En FFM, a cada característica se le crean varios vectores, uno para cada campo con el que puede interactuar esa característica. Esto permite que el modelo capture con mayor precisión las particularidades de la interacción entre características de diferentes áreas de datos, lo cual es especialmente útil en tareas de sistemas de recomendación y predicción de CTR.

Ejemplo: si tienes características de los campos "usuario" y "producto", FFM tendrá en cuenta que la interacción de la característica del usuario con la del producto difiere de la interacción con la característica de otro campo, por ejemplo, "tiempo".

De esta manera, FFM aumenta la precisión del modelo mediante una configuración más fina de las interacciones entre características relacionadas con diferentes categorías.