优化模型的优点，优化模型的优点有哪些

线性规划模型的优缺点及改进

线性规划模型的优点：

1.拥有一套统一的算法，可以处理任何线性规划问题，为多变量最优决策提供了方**支持。

线性规划模型的缺点：

1.对输入数据的准确性要求较高，仅适用于线性问题，无法处理非线性规划约束。

2.在处理大规模数据时，计算量可能非常大，这可能导致计算效率降低。

3.虽然可以通过演变出的非线性规划方法来解决更复杂的问题，但这些方法往往伴随着成倍的计算量增加。

线性规划是决策系统中用于静态最优化问题的数学规划方法之一。作为经营管理决策的数学工具，它在多个领域中有着广泛的应用，包括但不限于科学研究、工程设计、生产调度、军事指挥和经济规划。

扩展资料：

1.每个线性规划模型包含多个决策变量（如x1, x2, x3..., xn），其中n代表决策变量的数量。这些变量的组合代表不同的方案，且通常决策变量被假设为非负值。

2.目标函数是决策变量的线性组合，根据具体问题可以是最大化或最小化，两者都属于最优化范畴。

3.约束条件同样可以是决策变量的线性函数，当一个数学模型的目标函数和约束条件都是线性时，该模型被称为线性规划模型。

参考资料来源：百度百科-线性规划

知名模型的特征交叉优缺点(按时间顺序整理)

基于特征交互的模型大致分为三类：Aggregation based方法、Graph based方法和Combinatorial embedding方法。以下是截至2020年，发表过的特征交叉相关的论文及其核心特点：

1. LR（WWW 2007）：特征的加权线性组合，优点包括数学理论支撑、符合直觉和工程化需要，缺点为无法拟合非线性关系。

2. Poly2（2010）：特征的暴力组合，解决LR无法利用高维特征的问题，优点在于解决特征问题，缺点为训练复杂度过高和稀疏数据收敛困难。

3. FM（ICDM 2010）：引入隐向量实现特征交叉，优点为降低训练开销并允许稠密表达，缺点是仅支持二阶特征交叉。

4. PairwiseFM（CIKM2013）：在LTR中使用pairwise方法，通过FM模型实现特征交叉，优点在于高效解决特征选择和组合问题，缺点为过拟合风险和特征转换损失。

5. GBDT+LR（Facebook 2014）：利用GBDT生成特征向量，再输入LR模型，优点为高效解决特征选择和组合问题，缺点为容易过拟合和特征信息丢失。

6. FFM（RecSys 2016）：引入域概念进行特征交叉，优点为表达能力增强和特征交叉更细致，缺点为权重数量增加和仅支持二阶交叉。

7. Wide&Deep（RecSys 2016）：结合Wide部分的线性模型和Deep部分的神经网络，优点为学习高阶交互特征，缺点为MLP表现一般。

8. FNN（ECIR 2016）：将FM模型的隐向量初始化为深度神经网络模型，优点为降低训练开销，缺点为预训练阶段增加计算复杂度和丢失低阶特征。

9. PNN（ICDM 2016）：在神经网络层间使用“product operation”，优点为学习不同域特征间相关性，缺点为舍弃低阶特征。

10. Deep Crossing（KDD2016）：通过神经网络学习所有特征交叉，优点为无需人工特征工程，缺点为可能的特征交叉冗余。

11. Lambda FM（CIKM2016）：结合LambdaRank思想和Pairwise FM，优点为优化排名过程，缺点为潜在的特征交叉冗余。

12. DiFacto（WSDM 2016）：基于Parameter Server的分布式FM算法，优点为简单高效，缺点为依赖FM参数。

13. F2M（NIPS 2016）：基于PS架构的FFM算法，优点为可扩展性，缺点为高阶交叉参数线性增加。

14. High-order FM（NIPS 2016）：解决三阶甚至更高阶特征交叉问题，优点为增强模型表达能力，缺点为计算复杂度增加。

15. AFM（IJCAI 2017）：通过注意力网络学习特征交互权重，优点为避免冗余特征交叉，缺点为计算复杂度。

16. NFM（SIGIR 2017）：将FM模型的向量输入全连接层，优点为结合二阶和高阶特征交叉，缺点为参数量增加。

17. DeepFM（IJCAI 2017）：结合FM和DNN的Wide&Deep框架，优点为融合二阶和高阶特征交叉，缺点为模型复杂度。

18. DCN（ADKDD 2017）：由Embedding、Cross网络、Deep网络和Combination output Layer组成，优点为表达任意高阶组合且保留低阶组合。

19. FwFM（WWW 2018）：针对每两个特征增加参数，优点为简单区分特征交互。

20. Autoint（CIKM 2018）：通过Multi-head Self-Attention显示构造高阶特征，优点为提高可解释性和学习高维特征交叉。

21. xDeepFM（SIGKDD 2018）：结合显式和隐式特征交叉，优点为显式学习高阶特征交叉。

22. Robust FM（WWW2018）：引入robust optimization，优点为增强鲁棒性。

23. Discrete FM（IJCAI 2018）：将FM模型中的隐向量限制为±1，优点为提高效率，缺点为可能的模型效果下降。

24. SFTRL FM（KDD 2018）：提出优化算法，优点为在线学习能力。

25. ONN/NFFM（Arxiv2019）：在DeepFM基础上将FM部分转化为FFM，优点为显示二阶域向量与隐式向量结合。

26. HFM（AAAI2019）：通过CCOR和CCOV计算交叉点积，优点为节省内存和获得更多信息。

27. TFNET（SIGIR2020）：在多种语义层面进行特征交叉，优点为实现多语义特征交互。

28. AutoFIS（KDD2020）：自动选择特征交叉，优点为减少冗余特征交叉。

29. AoAFFM（AAAI2020）：引入Interaction-Level的Attention，优点为缓解特征冗余问题。

30. CAN（ArXiv2020）：通过co-action单元分离表示学习和co-action行为，优点为提高特征协同建模能力。

31. DCNV2（ArXiv2020）：DCN中cross网络参数升级为矩阵，优点为提高表达能力和便利落地。