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3.1.2FFM模型论文地址：https://csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/ffm.pdfFFM（Field-awareFactorizationMachine）是FM的升级版模型，引入了field(特征域)的概念。在FM中，我们构建了特征的隐向量，如：
原始FFM论文中的结论：隐向量的维度k值的调整提升效果不明显。为了使用FFM方法，所有的特征必须转换成“field_id:feat_id:value”格式，field_id代表特征所属field的编号，feat_id是特征编号，value是特征的值。
论文结论原始的ffm论文中给出了一些结论，我们在实际使用中值得参考：k值不用太大，没啥提升正则项lambda和学习率alpha需要着重调参epoch别太大，既会拖慢速度，而且造成过拟合；在原论文中甚至要考虑用early-stopping避免过拟合，所以epoch=1...
在FFM原论文中，作者指出，FFM模型对于one-hot后类别特征十分有效，但是如果数据不够稀疏，可能相比其它模型提升没有稀疏的时候那么大，此外，对于数值型的数据效果不是特别的好。.在Github上有FFM的开源实现，要使用FFM模型，特征需要转化为“field_id:feature...
推荐系统算法FM、FFM，我看论文及网上给出的使用方法，数据都是类别型的，经过one-hot处理，如果特征是连续性变量，是直接作为输入，还是经过离散化….谢邀，先说结论：连续特征离散化给模型效果大部分情况下更好，并且推荐使用树模型做离散化。.离散化...
3.1.2FFM模型论文地址：https://csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/ffm.pdfFFM（Field-awareFactorizationMachine）是FM的升级版模型，引入了field(特征域)的概念。在FM中，我们构建了特征的隐向量，如：
原始FFM论文中的结论：隐向量的维度k值的调整提升效果不明显。为了使用FFM方法，所有的特征必须转换成“field_id:feat_id:value”格式，field_id代表特征所属field的编号，feat_id是特征编号，value是特征的值。
论文结论原始的ffm论文中给出了一些结论，我们在实际使用中值得参考：k值不用太大，没啥提升正则项lambda和学习率alpha需要着重调参epoch别太大，既会拖慢速度，而且造成过拟合；在原论文中甚至要考虑用early-stopping避免过拟合，所以epoch=1...
在FFM原论文中，作者指出，FFM模型对于one-hot后类别特征十分有效，但是如果数据不够稀疏，可能相比其它模型提升没有稀疏的时候那么大，此外，对于数值型的数据效果不是特别的好。.在Github上有FFM的开源实现，要使用FFM模型，特征需要转化为“field_id:feature...
推荐系统算法FM、FFM，我看论文及网上给出的使用方法，数据都是类别型的，经过one-hot处理，如果特征是连续性变量，是直接作为输入，还是经过离散化….谢邀，先说结论：连续特征离散化给模型效果大部分情况下更好，并且推荐使用树模型做离散化。.离散化...
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