在lettor数据集上，按照这里的实现，样本里只输入正样本，模型如何收敛呢？

[CasyWang]

https://github.com/CastellanZhang/lambdaFM/blob/2e7b26fe074ce8682bdc2a2702bb4878dddd4563/src/FTRL/ftrl_trainer.h#L262

[CastellanZhang]

我猜你是认为我把输入样本对(A>B)、(C<D)都改成了(A>B)、(D>C)是吧？ 这里pairwise的“正样本”(A>B)、“负样本”(C<D)的概念，和LR的pointwise正负样本不太一样。 pairwise的输入是样本对，然后有个大小关系，所以(A>B)和(B<A)只是形式上的差异，在信息上没有什么差别，是等价的，即pairwise没有什么严格的正负样本区别。 我纯粹是为了数学形式的简化和推导方便，把所有样本对的形式都改成了前者>后者这种，即如果是(A<B)则改为(B>A)，公式推导具体见 http://castellanzhang.github.io/2017/07/16/lambdafm/

如果保留输入样本对中大于、小于号都有的话，只是改变一下数学形式和推导，实现起来繁琐一些，二者没有本质区别。

[CasyWang]

多谢回复。另外，在FM打分的时候，不需要用sigmoid激活吗？

[CastellanZhang]

这个算法是用来解决排序问题的，具体的分数大小没有意义，只要序关系正确就行。