机器学习：因子分解机模型与推荐系统

　　因子分解机模型因为能够有效解决高维数据特征组合的稀疏问题且具有较高的预测准确度和计算效率，在广告点击率预测和推荐系统领域被广泛研究和应用。本书对因子分解机模型及其相关模型的研究进展进行综述，阐述该模型的灵活性和普适性，对模型中有待深入研究的难点、热点及发展趋势进行展望。结合研究成果，进一步对该模型进行扩展，并将此扩展后的模型应用于时尚电商领域的推荐任务。提出大数据环境下时尚电商推荐系统框架、研究内容、关键问题，以及可以采用的相关技术，*后通过一个实例验证方案的可行性。