Kas yra DeepFM?

DeepFM yra modelis rekomendacijų sistemoms, kuris jungia dvi dalis: faktorizacijos mašinas (FM) ir gilias neuronines tinklus (Deep Neural Networks). FM gerai veikia su funkcijų sąveikomis, ypač retuose duomenyse, o gilus tinklas gali automatiškai išgauti sudėtingas nelinijines priklausomybes.

Taip, DeepFM vienu metu atsižvelgia į žemo ir aukšto lygio funkcijų sąveikas, tai pagerina rekomendacijų kokybę. Modelis plačiai naudojamas CTR (paspaudimų rodiklio) prognozėse ir kitose rekomendacijų užduotyse.

Architektūros pavyzdys:

• FM dalis modeliuoja antrą tvarkos sąveikas tarp funkcijų.
• Deep dalis susideda iš kelių neuroninių tinklų sluoksnių, kurie mokosi sudėtingų reprezentacijų.
• Galutinis išėjimas yra FM ir Deep dalių rezultatų sujungimas, perduodamas aktyvacijos funkcijai prognozei.

Tai leidžia DeepFM būti lankstesniam ir tikslesniam nei klasikiniai FM ar tik gilūs modeliai.