O que é DeepFM?

DeepFM é um modelo para sistemas de recomendação que combina duas partes: máquinas de fatoração (FM) e redes neurais profundas (Deep Neural Networks). As FM funcionam bem com interações entre características, especialmente para dados esparsos, e a rede profunda pode extrair automaticamente dependências não lineares complexas.

Assim, o DeepFM considera simultaneamente interações de baixo e alto nível entre características, o que melhora a qualidade das recomendações. O modelo é amplamente utilizado em tarefas de previsão de CTR (taxa de cliques) e outras tarefas de recomendação.

Exemplo de arquitetura:

• A parte FM modela interações de segundo grau entre características.
• A parte Deep consiste em várias camadas de rede neural que aprendem representações complexas.
• A saída final é uma combinação dos resultados das partes FM e Deep, passados para uma função de ativação para a previsão.

Isso permite que o DeepFM seja mais flexível e preciso em comparação com os modelos FM clássicos ou apenas modelos profundos.