在线广告系统的click model通常使用logistic regression模型，并通过特征交叉来获得高阶属性，而factorization machine能自动学习高阶属性的权值，不用通过人工的方式选取特征来做交叉。Factorization Machines（简称 FM）的算法，它可对任意的实值向量进行预测。其主要优点包括: 1) 可用于高度稀疏数据场景；2) 具有线性的计算复杂度。在线广告系统的click model通常使用logistic regression模型，并通过
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CTR预估factorization machines源码
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