Det vanligaste tillvägagångssättet vid prediktiv modellering är att beskriva fall med funktionsvektorer (även kallad designmatris). Många maskininlärning metoder såsom linjär regression eller stöd vektor maskiner förlitar sig på denna representation. Men när de underliggande data har starka relationsmönster, särskilt relationer med hög kardinalitet, kan designmatrisen bli mycket stor som kan göra lärande och förutsägelse långsam eller till och med ogenomförbar. Detta arbete löser detta problem genom att använda sig av upprepade mönster i designmatrisen som härrör från den underliggande relationsstrukturen hos data. Det visas hur koordinat nedstigning lärande och Bayesian Markov Chain Monte Carlo inference kan skalas för linjär regression och faktorisering maskin modeller. Empiriskt, Det visas på två storskaliga och mycket konkurrenskraftiga dataset (Netflix pris, KDDCup 2012), att (1) standard inlärningsalgoritmer baserade på designmatris representation inte kan skala till relationella prediktor variabler, (2) den föreslagna nya algoritmer skala och (3) den prediktiva kvaliteten på den föreslagna generiska funktionsbaserade metoden är lika bra som de bästa specialiserade modeller som har skräddarsytts för respektive uppgifter.
Så REF skalade FM till relationsdata genom att använda återkommande mönster i funktionsvektorerna.
Scaling Factorization Machines to Relational Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}