Cos'è il Field-aware FM (FFM)?

Le Macchine di Fattorizzazione consapevoli del campo (FFM) sono un'estensione delle Macchine di Fattorizzazione classiche (FM), che tengono conto dell'appartenenza delle caratteristiche a diversi campi. Nelle FM normali, le interazioni tra caratteristiche sono modellate tramite rappresentazioni vettoriali, ma non distinguono da quale campo proviene ogni caratteristica.

Nelle FFM, vengono creati diversi vettori per ogni caratteristica, uno per ogni campo con cui questa può interagire. Questo permette al modello di catturare con maggiore precisione le peculiarità dell'interazione tra caratteristiche di diverse aree di dati, utile soprattutto nei sistemi di raccomandazione e nelle previsioni CTR.

Esempio: se hai caratteristiche provenienti dai campi "utente" e "prodotto", la FFM considererà che l'interazione tra la caratteristica utente e quella del prodotto differisce dall'interazione con un'altra caratteristica, ad esempio, "tempo".

In questo modo, la FFM aumenta la precisione del modello grazie a un'ottimizzazione più fine delle interazioni tra caratteristiche appartenenti a categorie diverse.