FM模型
FM模型表达式
FM模型的推导
二阶交叉项复杂度可以从O(kd2)优化到O(kd)
FM的优点
1. 适用于大规模稀疏矩阵
为什么？因为涉及到二阶交叉项，越稀疏越容易训练。本身FM模型的训练就消耗资源，稀疏矩阵可降低劣势、发挥其更大优势。
2.泛化能力强
为什么？训练时未有的特征组和在预测时依然可以计算出交叉特征的权重。（看交叉项推导便可知）
参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/58160982赞
https://www.biaodianfu.com/ctr-fm-ffm-deepfm.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/97886466
FFM模型
参考： FFM简介
DeepFM模型
参考：DeepFM简介