乘积误差模型(MEM)及其应用的任务书1.任务背景随着大数据时代的到来和深度学习技术的不断发展，机器学习应用越来越广泛。其中涉及到的乘积误差模型（MEM）是一种常用的机器学习模型，应用场景众多，例如推荐系统、广告系统等。本次任务旨在深入学习乘积误差模型的原理及应用，并实现一些相关的案例。2.任务内容（1）了解乘积误差模型（MEM）的原理和应用场景；（2）学习实现基于乘积误差模型的推荐算法，并应用到实际数据当中；（3）学习实现基于乘积误差模型的广告预测算法，并应用到实际数据当中；（4）学习如何优化乘积误差模型的性能，例如使用梯度下降等算法。3.任务要求（1）掌握乘积误差模型的原理和应用场景；（2）能够实现基于乘积误差模型的推荐算法；（3）能够实现基于乘积误差模型的广告预测算法；（4）能够优化乘积误差模型的性能，例如使用梯度下降算法；（5）能够通过实际数据的应用，验证乘积误差模型的有效性。4.参考资料（1）Juan,Y.C.,Zhuang,Y.,&Chin,W.S.(2016).Field-awarefactorizationmachinesforCTRprediction.InProceedingsofthe10thACMConferenceonRecommenderSystems(pp.43-50).ACM.（2）Rendle,S.(2010).Factorizationmachines.In2010IEEEInternationalConferenceonDataMining(pp.995-1000).IEEE.（3）Rendle,S.(2012).Factorizationmachineswithlibfm.ACMTransactionsonIntelligentSystemsandTechnology(TIST),3(3),57.（4）李航（2019）。《统计学习方法》。5.完成时间本任务需要在一个月内完成。