Factorization Mechanism

2017 Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics
分解机的优点，为什么要基于分解机做本文的研究；分解机的不足，本文的模型正好可以弥补分解机的不足，线性表达。
分解机的算法复杂度为线性 (既是优点又是缺点)，这在一定程度上缺乏足够的特征表达能力，因此作者提出改进模型 NFM

非线性、高次

分解机公式推导
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