O que é o Field-aware FM (FFM)?

Máquinas de Fatorização conscientes do campo (FFM) são uma extensão das Máquinas de Fatorização clássicas (FM), que consideram a pertença de características a diferentes campos. Nas FM normais, as interações entre características são modeladas usando representações vetoriais, mas elas não distinguem de qual campo cada característica provém.

Na FFM, várias vetores são criados para cada característica, um para cada campo com o qual essa característica pode interagir. Isso permite que o modelo capture com maior precisão as particularidades da interação entre características de diferentes áreas de dados, o que é especialmente útil em tarefas de sistemas de recomendação e previsão de CTR.

Exemplo: se você tem características dos campos "utilizador" e "produto", a FFM levará em conta que a interação da característica do utilizador com a do produto difere da interação com a característica de outro campo, por exemplo, "tempo".

Assim, a FFM aumenta a precisão do modelo através de uma configuração mais fina das interações entre características relacionadas a diferentes categorias.