FM（Factorization Machine）模型是一種機器學習模型，特別適用於處理稀疏數據。其主要特點包括：
特徵組合。FM模型能夠自動捕獲特徵之間的互動作用，無需手動進行特徵工程。
引入隱向量。與傳統的多項式模型相比，FM通過引入隱向量來估計參數，這大大減少了模型參數的數量，增強了模型的泛化能力。
線性複雜度。FM模型實現了線性計算複雜度，這使得它在處理大規模數據集時更加高效。
適用於稀疏數據。FM模型能夠很好地處理高度稀疏的數據，因為它可以通過低秩分解來估計特徵組合的參數，即使在數據稀疏的情況下也能提供可靠的預測。
與邏輯回歸（LR）等其他模型相比，FM模型在處理特徵互動方面表現更優，尤其在處理高維稀疏數據時。然而，它也有一些限制，如對於高階交叉的建模能力較弱，且在某些情況下計算成本較高。
FM模型廣泛套用於推薦系統、計算廣告等領域，特別是在處理CTR（點擊率）預測等問題時表現出色。