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原创 | 想做推荐算法?先把FM模型搞懂再说

点击上方蓝字,关注并星标,和我一起学技术。 在上一篇文章当中我们剖析了Facebook的著名论文GBDT+LR,虽然这篇paper在业内广受好评,但是毕竟GBDT已经是有些老旧的模型了。今天我们要介绍一个业内使用得更多的模型,它诞生于2010年,原作者是Steffen Rendle。虽然诞生得更早,但是它的活力更强,并且衍生出了多种版本。我们今天剖析的就是这篇2010年最经典的原版论文。 说到推荐、广告的算法模型,几乎很难绕开FM,它是一个非常强的模型。理论简单、推导严谨、实现容易,并且效果不俗。即使是目前仍然在各大厂商当中发挥用场,在一些小厂当中甚至是主力模型。我们初看之前也许还有疑惑,但是相信当大家看完之后,必然会有全新的认识。 同样,这是一篇长文,希望大家耐心读到最后。 简介 FM的全称是Factorization Machines,翻译过来就是因式分解机,这么翻译很拗口,不得其神也不得其形,所以我们一般都不翻译简称为FM模型。 论文开篇就讲了FM模型的种种好处,比如和SVM对比,它能够在稀疏的特征当中仍然拥有很好的表现,并且FM的效率非常高,可以在线性时间内获得结果。并且不像非...

如何实现一个高效的启发式算法?(VRPTW篇)

上一期大家的反馈还不错,希望小编多多写写这种类似心得的文章。刚好小编最近也要学新东西了,打算把之前学的东西都整理一下写写,希望给大家带来一点小小的帮助吧~所以今天还是基于上一篇的主题,不过今天讲讲VRP加上了TW之后的算法实现,如何去除冗余。 如果大家觉得还不错的,可以在末尾打赏一下小编,或者点个再看哦,你们的支持是小编深夜写文稿最大的动力呢。 1 时间窗的计算 其实无论是TSP或者是VRP,计算邻居解的cost值都是非常简便的。只需要用原解的值减去旧的边再加上新的边即可。不明白的小伙伴请回去好好看看上一期的内容哦。但是多了时间窗以后,难度又上升了一个量级。 时间窗为什么难呢,因为节点的先后顺序是时间窗密切相关,并且前面的节点会影响到后面的节点。在经典的VRPTW中,规定了车辆早到必须等待,不允许晚到(如果晚到,该解不可行)。对于任意一个客户 ,其时间窗为 ,假如车辆到达该节点的时间点为 ,那么该节点的开始服务时间 为: 因为早到必须等待,因此需要取两者中最大的。客户 的服务时间为 ,那么车辆离开客户 的时间点为 大家看, 是不是决定了车辆到达下一个客户的时间点呢?假如 之后的一个客户...

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