Introduction

Factorization Machine은 general prediction이며 highly sparse한 상황에서도 reliable한 예측이 가능하도록 한다.

linear complexity를 가진다. → 좋은 성능과 좋은 빠르기...

Contribution

1. sparse한 데이터에서도 적용이 가능하다.
2. linear complexity
3. general predictor → regression, binary classification, ranking

Prediction Under Sparisity

FM의 핵심은 위와 같은 형태의 feature vector를 만드는 것이다. 위와 같이 만든 feature vector를 통해서 학습이 진행되며 y_hat을 맞추는 방식으로 loss를 계산하게 된다.

→ 이때 loss를 어떤식으로 계산하는 가에 따라서 범용적인 예측 모델로 변신이 가능하다.