摘要：
在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征直接的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行学习；现在也有很多分解模型Factorization model如矩阵分解MF、SVD++等，这些模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系，但基本上每个模型都只适用于特定的输入和场景。为此，在高度稀疏的数据场景下如推荐系统，FM（Factorization Machine）出现了。 阅读全文
摘要：
推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法。 阅读全文