IJCAIMay, 2018
离散因子分解机用于基于特征的快速推荐
Discrete Factorization Machines for Fast Feature-based Recommendation
Han Liu, Xiangnan He, Fuli Feng, Liqiang Nie, Rui Liu...
TL;DR本论文提出了一种名为离散因子机(Discrete Factorization Machine, DFM)的泛化特征推荐模型,它将每个特征嵌入的实数模型参数(例如 float32)变成二进制代码(例如布尔值),从而支持高效的存储和快速的用户 - 物品评分计算。与最先进的二值化推荐模型相比,DFM 一直表现出色,并且与其实数版本(FM)相比表现出非常有竞争力的性能,以展示量化损失的最小化。