因子分解机（Factorization Machines，简称FM）是一种用于解决推荐系统、回归和分类等机器学习任务的模型。它由Steffen Rendle于2010年提出，是一种基于线性模型的扩展方法，能够有效地处理高维稀疏数据，并且在处理特征组合时表现出色。它是推荐系统的经典模型之一，并且模型简单、可解释性强，所以搜索广告与推荐算法领域还在被使用。今天我们来详细介绍它并使用Pytorch代码进行简单的实现。
我们这里使用一个用户、电影和评分的数据集，现在需要通过因子分解机进行电影的推荐。数据特征包括:电影、评级、时间戳、标题和类型。用户特征包括:年龄、性别、职业、邮政编码。数据集中没有分级的电影将被删除。
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