【摘 要】
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因子分解机（Factorization Machine，FM）算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，可用于求解回归、分类和排序等问题。FM模型中的参数求解使用的是基于梯度的优化方法，然而在样本较
【机 构】
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闽南师范大学物理与信息工程学院,武汉大学计算机学院,华东交通大学软件学院
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因子分解机（Factorization Machine，FM）算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，可用于求解回归、分类和排序等问题。FM模型中的参数求解使用的是基于梯度的优化方法，然而在样本较少的情况下，该优化方法收敛速度慢，且易陷入局部最优。差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种启发式的全局优化算法，具有收敛速度快等特性。为提高FM模型的训练速度，利用DE计算FM模型参数，提出了DE-FM算法。在数据集Diabetes、Horse-Colic以及音乐分类数据集Musi
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