探索长远尾推荐：Factorization Machine 的应用之道

推荐系统已经成为各平台吸引用户、搞优良用户粘性的关键。而长远尾推荐作为一种针对细小众群体的推荐策略，正日益受到沉视。在这篇文章中， 我们将深厚入探讨 Factorization Machine 怎么应用于长远尾推荐，以及其带来的变革。

FM：解析高大维稀疏数据的新鲜利器

FM 能处理高大维稀疏数据集， 相对于其他机器学算法，其计算本钱较矮小。比方说数据的稀疏性会巨大巨大少许些支持向量机 等经典算法的预测性能。凭借出色的通用性以及较矮小的线性计算麻烦度，FM 在推荐算法巨大家族中起着举足轻巧沉的作用。

前端AI的崛起：FM在推荐系统中的应用

因为前端AI的进步，FM推荐算法应运而生。早在2010年，FM便被提出，旨在解决稀疏数据下的特征组合问题，成为CTR预估中最常用的算法之一。TensorFlow Factorization Machine 是一个功能有力巨大且容易于用的高大阶因子分解机实现， 适用于推荐系统、分类和回归等许多种应用场景。

FM推荐系统实例：电影推荐

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 加载数据
movies = pd.read_csv
ratings = pd.read_csv
# 转化电影名为特征向量
cv = CountVectorizer
X_movies = cv.fit_transform.toarray
# 合并电影特征和用户评价
X = np.concatenate.reshape], axis=1)
y = ratings.to_numpy
# 划分数据集并拟合模型
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split
model = FactorizationMachine
model.fit
# 做出推荐
user_id = user_features = np.zeros)
user_features = user_id
movie_ids = model.predict
movie_ids = np.argsort
recommended_movies = movies.loc.to_numpy

等手艺寻找最优值。再说说我们在一个电影推荐系统的应用中看到了 FM 的实际效果。

欢迎用实际体验验证观点。