：提升算法预测效果，优化产品分发效率
时间：2022-04-19 06:36:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-19 06:36:01 来源：行业动态
在FATE1.3版本中，FATE新增了联邦推荐算法模块FederatedRec，使得联邦推荐模块更加明确化。这一算法模块包含了6大推荐场景的常用算法，主要有：
纵向联邦算法 Hetero FM(Factorization Machine)
横向联邦算法 Homo FM(Factorization Machine)
纵向联邦算法 Hetero MF(Matrix Factorization)
纵向联邦算法 Hetero SVD
纵向联邦算法 Hetero SVD
纵向联邦算法 Hetero GMF(Generalized Matrix Factorization)
在这6类算法中，Hetero FM和Homo FM分别是纵向联邦和横向联邦两种场景下的FM（因式分解机）算法，该算法能够实现联合不同数据方的数据进行联合建模，对不同数据方直接进行显式的特征交叉和联合打分。而对于推荐场景下的算法，Hetero MF, Hetero SVD, Hetero SVD 和Hetero GMF也提供了丰富的联邦建模下的协同过滤算法包。基于FATE v1.3提供的算法工具，能够实现不同数据方之间的user-item，user-user和item-item的矩阵分解。对开发者而言，通过联邦推荐这一模块，可以显着提升自己算法的预测效果及产品的分发效率。
在线咨询
