ベイズ×Factorization Machines & Matrix Factorizationの研究まとめ - Qiita

はじめに 今回は、Factorization Machines(FM)やMatrix Factorization(MF)とベイズを絡めた研究を調べたのでまとめていきたいと思います。 FMはICDM2010で提案されて以来、様々な方向に発展しています。 Deepと組み合わされた研究や、Fieldという概念を加えた研究などがその一例です。 実際、ICDM2010でもっとも引用されている論文がFMだそうです。すごいですね。 モデル自体がシンプルで扱いやすく、特徴量が色々入れられるなど、メリットが大きいことが理由の一つかと思います。 今回の記事では、SIGIR2019 で発表されたBayesian Personalized Feature Interaction Selection for Factorization Machines [Chen+, SIGIR2019]という論文に至るまでの流れ

[sh19910711]

"Chen+: 予測に効きそうな特徴量の組は、userごとに異なるはず + そこも考慮したモデルを作らないとだよね、というモチベ + 特徴量選択をuserごとに可能にしつつ、重みは共通" doi:10.1145/3331184.3331196 2019