自动特征交互选择和排序学习因子分解机的音乐推荐方法及系统

本发明公开了一种自动特征交互选择和排序学习因子分解机的音乐推荐方法及系统，包括基于隐式反馈数据得到带有正负样本的训练集；构建特征交互预测模型，所述特征交互预测模型包括输入层、FM模型、AutoFIS模型、FinalMLP模型、特征融合层、输出层、排序层，所述输入层分别与FM模型、AutoFIS模型连接，所述AutoFIS模型、FinalMLP模型、特征融合层依次连接，所述FM模型与特征融合层连接，所述特征融合层、输出层、排序层依次连接。本发明能够充分挖掘大规模数据中的高阶特征交互关系，并有能精准捕捉到稀疏数据中的有效信息。