推荐系统一——深入理解推荐系统召回算法（2）

紧接上文： 推荐系统一——深入理解推荐系统召回算法（1） 四、基于FM模型召回 FM是Steffen Rendle在2010年提出的，FM算法的核心在于特征组合，以此来减少人工参与特征组合工作。对于FM，其优势可分以下三点: FM能处理数据高度稀疏场景，SVM则不能； FM具有线性的计算复杂度，而SVM依赖于support vector。 FM能够在任意的实数特征向量中生效。 FM的数据结构如下：

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