分解机模型的pytorch实现

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torchfm的Python项目详细描述


pytorch中的分解机模型

该软件包提供了一个pytorch实现的因子分解机模型和常见的数据集在ctr预测。

可用数据集

型号

ModelReference
Logistic Regression
Factorization MachineFactorization Machines
Field-aware Factorization MachineField-aware Factorization Machines for CTR Prediction
Factorization-Supported Neural NetworkDeep Learning over Multi-field Categorical Data - A Case Study on User Response Prediction
Wide&DeepWide & Deep Learning for Recommender Systems
Attentional Factorization MachineAttentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks
Neural Factorization MachineNeural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics
Field-aware Neural Factorization MachineField-aware Neural Factorization Machine for Click-Through Rate Prediction
Product Neural NetworkProduct-based Neural Networks for User Response Prediction
Deep Cross NetworkDeep & Cross Network for Ad Click Predictions
DeepFMDeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction
xDeepFMxDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems
AutoInt (Automatic Feature Interaction Model)AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks

对于criteo数据集，每个模型的auc值约为0.80，对于avazu数据集，auc值约为0.78。（请参见example code）

安装

pip install torchfm

API文档

https://rixwew.github.io/pytorch-fm

许可证

麻省理工学院

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许可证: BSD许可证（BSD 3条款）

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维护者

pypi user: rixwew rixwew

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