जवाबों:
मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन एक तरीका है, अच्छी तरह से, मैट्रिसेस को फैक्टराइज़ करता है। यह मैट्रिक्स को दो मैट्रिक्स में विघटित करने का एक काम करता है जैसे कि उनका उत्पाद मूल मैट्रिक्स के साथ निकटता से मेल खाता है।
मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन की तुलना में प्रकृति में फैक्टराइजेशन मशीनें काफी सामान्य हैं। समस्या का सूत्रीकरण ही बहुत अलग है। यह एक रैखिक मॉडल के रूप में तैयार है, अतिरिक्त मापदंडों के रूप में सुविधाओं के बीच बातचीत के साथ। यह सुविधा इंटरैक्शन उनके सादे प्रारूप के बजाय उनके अव्यक्त अंतरिक्ष प्रतिनिधित्व में किया जाता है। तो मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन की तरह फीचर इंटरैक्शन के साथ, यह विभिन्न विशेषताओं के रैखिक भार को भी लेता है।
मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन की तुलना में, यहाँ महत्वपूर्ण अंतर हैं:
पिछले उत्तर में साझा किया गया पेपर मूल पेपर है जो एफएम के बारे में बात करता है। इसका बहुत बड़ा उदाहरण है कि एफएम वास्तव में क्या है।
मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन एक अलग फैक्टराइजेशन मॉडल है। एफएम के बारे में लेख से :
मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन, समानांतर कारक विश्लेषण या एसवीडी ++, पीआईटीएफ या एफपीएमसी जैसे विशेष मॉडल जैसे कई अलग-अलग फैक्टराइजेशन मॉडल हैं। इन मॉडलों का दोष यह है कि वे सामान्य पूर्वानुमान कार्यों के लिए लागू नहीं होते हैं, लेकिन केवल विशेष इनपुट डेटा के साथ काम करते हैं। इसके अलावा उनके मॉडल समीकरण और अनुकूलन एल्गोरिदम प्रत्येक कार्य के लिए व्यक्तिगत रूप से प्राप्त किए जाते हैं। हम दिखाते हैं कि FM केवल इनपुट डेटा (यानी फीचर वैक्टर) को निर्दिष्ट करके इन मॉडलों की नकल कर सकते हैं। यह कारक मॉडल में विशेषज्ञ ज्ञान के बिना भी उपयोगकर्ताओं के लिए FMs को आसानी से लागू करता है।
Libfm.org से:
"फैक्टरिज़ेशन मशीन (एफएम) एक सामान्य दृष्टिकोण है जो फ़ीचर इंजीनियरिंग द्वारा अधिकांश फैक्टरिज़ेशन मॉडल की नकल करने की अनुमति देता है। इस तरह, फैक्टरलाइज़ेशन मशीनें फ़ीचर इंजीनियरिंग की व्यापकता को बड़े डोमेन के श्रेणीबद्ध चर के बीच इंटरैक्शन का आकलन करने में फैक्टरिज़ेशन मॉडल की श्रेष्ठता के साथ जोड़ती हैं।"