Mis on Field-aware FM (FFM)?

Välja teadlikud faktorizatsioonimasinad (FFM) on klassikaliste faktorizatsioonimasinate (FM) laiendus, mis arvestab omaduste kuuluvust erinevatesse väljadesse (fields). Tavalistes FM-ides modelleeritakse omadustevahelisi mõjusid vektorrepresentatsioonide abil, kuid need ei tee vahet, millisest väljast iga omadus pärineb.

FFM-is luuakse iga omaduse jaoks mitu vektorit, üks iga välja jaoks, millega see omadus võib suhelda. See võimaldab mudelil täpsemalt tabada erinevatest andmevaldkondadest pärinevate omaduste vahelisi mõjusid, mis on eriti kasulik soovitussüsteemides ja CTR prognoosimisel.

Näide: kui teil on omadused väljadest "kasutaja" ja "toode", võtab FFM arvesse, et kasutaja omaduse ja toote omaduse vaheline mõju erineb teise välja, näiteks "aeg".

Sel viisil suurendab FFM mudeli täpsust, tehes peenemaid kohandusi omaduste vahelistele mõjudele, mis kuuluvad erinevatesse kategooriatesse.