論文の概要: tensorFM: Low-Rank Approximations of Cross-Order Feature Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15229v1
• Date: Mon, 16 Feb 2026 22:21:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:17.921558
• Title: tensorFM: Low-Rank Approximations of Cross-Order Feature Interactions
• Title（参考訳）: tensorFM: クロスオーダー機能インタラクションの低ランク近似
• Authors: Alessio Mazzetto, Mohammad Mahdi Khalili, Laura Fee Nern, Michael Viderman, Alex Shtoff, Krzysztof Dembczyński,
• Abstract要約: 本研究では,属性間の高次相互作用を効率的にキャプチャする新しいモデルであるtensorFMを導入・解析する。 本モデルは,フィールド重み付き因子化マシンを一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.639724882375162
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address prediction problems on tabular categorical data, where each instance is defined by multiple categorical attributes, each taking values from a finite set. These attributes are often referred to as fields, and their categorical values as features. Such problems frequently arise in practical applications, including click-through rate prediction and social sciences. We introduce and analyze {tensorFM}, a new model that efficiently captures high-order interactions between attributes via a low-rank tensor approximation representing the strength of these interactions. Our model generalizes field-weighted factorization machines. Empirically, tensorFM demonstrates competitive performance with state-of-the-art methods. Additionally, its low latency makes it well-suited for time-sensitive applications, such as online advertising.
• Abstract（参考訳）: 表付き分類データの予測問題に対処し、各インスタンスは複数のカテゴリ属性で定義され、それぞれが有限集合から値を取る。 これらの属性はしばしばフィールドと呼ばれ、そのカテゴリ値は特徴として扱われる。 このような問題は、クリックスルー率の予測や社会科学など、実用的な応用でしばしば発生する。 本稿では,これらの相互作用の強さを表す低ランクテンソル近似を用いて,属性間の高次相互作用を効率的にキャプチャする新しいモデルであるtensorFMを紹介し,解析する。 本モデルは,フィールド重み付き因子化マシンを一般化する。 経験的に、tensorFMは最先端の手法と競合する性能を示す。 さらに、レイテンシの低いため、オンライン広告のような時間に敏感なアプリケーションにも適している。

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