人工智能训练师实操案例真题(含完整答案+得分要点)

人工智能训练师实操案例真题(含完整答案+得分要点)一、单项选择题（本大题共20小题，每小题1分，共20分）1.在人工智能模型训练过程中，以下哪种方法最适合处理数据集不平衡问题？（）A.数据增强技术，通过旋转图像生成更多样本B.SMOTE过采样技术，增加少数类样本C.权重调整策略，降低多数类样本权重D.特征选择算法，减少特征维度解析：SMOTE（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）通过在少数类样本之间进行插值生成新的样本，有效解决数据集不平衡问题。数据增强适用于图像等数据类型，权重调整是模型层面的处理，特征选择与数据平衡无关。正确答案为B。2.在构建自然语言处理模型时，以下哪种预训练模型最适合中文文本分类任务？（）A.BERT-base，因其参数量较小训练速度快B.XLNet-base，因其能捕捉更长的依赖关系C.ERNIE-3.0，由百度开发针对中文优化的模型D.GPT-3，因其具有更强的泛化能力解析：ERNIE（EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntegration）是百度基于Transformer开发针对中文优化的预训练模型，在中文NLP任务中表现优异。BERT和XLNet虽通用性强，但非中文优化；GPT-3参数量过大不适合分类任务。正确答案为C。3.在强化学习场景中，以下哪种算法属于基于模型的强化学习？（）A.Q-Learning，通过经验回放更新策略B.DDPG，基于Actor-Critic框架的无模型算法C.MDP-POLICY，利用值函数近似策略D.Model-BasedRL，通过学习环境模型进行规划解析：Model-BasedRL通过学习环境动态模型进行规划，属于基于模型的强化学习。Q-Learning是无模型的值函数方法；DDPG属于Actor-Critic框架；MDP-POLICY是混合方法。正确答案为D。4.在计算机视觉任务中，以下哪种损失函数最适合目标检测任务？（）A.MSE（均方误差），用于回归任务B.Cross-Entropy，用于分类任务C.IoULoss（交并比损失），用于目标边界框回归D.KL散度，用于概率分布拟合解析：IoULoss通过计算预测框与真实框的交并比进行边界框回归，是目标检测任务的核心损失函数。MSE适用于数值回归；Cross-Entropy用于分类；KL散度用于概率分布拟合。正确答案为C。5.在深度学习模型训练中，以下哪种方法能有效防止过拟合？（）A.数据标准化，将特征缩放到统一范围B.Dropout，随机丢弃神经元连接C.BatchNormalization，归一化层间激活值D.Momentum，加速梯度下降解析：Dropout通过随机丢弃神经元连接，强制网络学习更鲁棒的特征，有效防止过拟合。数据标准化是数据预处理；BatchNormalization主要作用是加速训练；Momentum是优化器参数。正确答案为B。6.在语音识别任务中，以下哪种模型结构最适合端到端训练？（）A.HMM-GMM，隐马尔可夫模型与高斯混合模型结合B.RNN-T（RecurrentNeuralNetworkTransducer），双向循环结构C.CNN-T（ConvolutionalNeuralNetworkTransducer），卷积结构D.Transformer-T，基于Transformer的端到端模型解析：Transformer-T通过自注意力机制实现端到端语音识别，无需分阶段训练。HMM-GMM是传统语音识别框架；RNN-T和CNN-T虽可端到端，但Transformer-T在性能上更优。正确答案为D。7.在多模态学习任务中，以下哪种方法最适合跨模态特征对齐？（）A.SiameseNetwork，孪生网络进行特征对比学习B.MultimodalTransformer，多模态注意力机制C.CanonicalCorrelationAnalysis，典型相关分析D.GAN（GenerativeAdversarialNetwork），生成对抗网络解析：MultimodalTransformer通过多模态注意力机制实现跨模态特征对齐，是当前主流方法。SiameseNetwork用于度量学习；CCA是统计方法；GAN用于生成任务。正确答案为B。8.在推荐系统任务中，以下哪种算法最适合冷启动问题？（）A.协同过滤，基于用户-物品交互矩阵B.矩阵分解，如SVD降维C.深度FM，结合因子分解机D.强化学习，通过策略梯度优化推荐策略解析：深度FM通过因子分解机捕捉二阶特征，对冷启动问题有较好处理能力。协同过滤依赖用户历史数据；SVD是矩阵分解的经典方法；强化学习适用于动态推荐场景。正确答案为C。9.在知识图谱嵌入任务中，以下哪种方法最适合节点表示学习？（）A.TransE（TranslationalEntailment），翻译嵌入模型B.DistMult，双线性模型C.Node2Vec，随机游走生成节点嵌入D.GraphConvolutionalNetwork，图卷积网络解析：TransE通过翻译方式学习节点表示，在知识图谱推理中表现优异。DistMult是双线性模型；Node2Vec通过随机游走生成嵌入；GCN是图神经网络。正确答案为A。10.在模型部署场景中，以下哪种技术最适合模型在线更新？（）A.离线训练，完整重新训练模型B.增量学习，仅更新部分参数C.模型蒸馏，将大模型知识迁移到小模型D.模型剪枝，去除冗余参数解析：增量学习通过在线方式更新模型，适合动态数据场景。离线训练需完整重新训练；模型蒸馏是知识迁移；模型剪枝是模型压缩技术。正确答案为B。11.在自然语言处理任务中，以下哪种方法最适合情感分析？（）A.CRF（条件随机场），序列标注模型B.BERT，预训练语言模型C.LDA（LatentDirichletAllocation），主题模型D.Word2Vec，词向量模型解析：CRF通过条件随机场进行序列标注，是情感分析的经典方法。BERT虽可微调用于情感分析，但CRF更直接；LDA是主题模型；Word2Vec是词向量技术。正确答案为A。12.在计算机视觉任务中，以下哪种技术最适合图像分割？（）A.SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform），特征检测B.U-Net，编码器-解码器结构C.GAN，生成对抗网络D.R-CNN，目标检测框架解析：U-Net通过编码器-解码器结构实现像素级分割，是医学图像分割的主流方法。SIFT用于特征检测；GAN用于生成任务；R-CNN是目标检测。正确答案为B。13.在强化学习任务中，以下哪种算法最适合连续动作空间？（）A.Q-Learning，离散动作空间值函数方法B.DQN（DeepQ-Network），深度Q网络C.DDPG，深度确定性策略梯度D.A3C（AsynchronousAdvantageActor-Critic），异步Actor-Critic解析：DDPG通过确定性策略梯度算法处理连续动作空间，是主流选择。Q-Learning和DQN适用于离散动作；A3C是并行Actor-Critic算法。正确答案为C。14.在知识图谱补全任务中，以下哪种方法最适合实体链接？（）A.BM25，文本检索算法B.TransE，翻译嵌入模型C.BERT，预训练语言模型D.Word2Vec，词向量模型解析：TransE通过翻译嵌入方式实现实体链接，是知识图谱补全的主流方法。BM25是文本检索；BERT和Word2Vec虽可用于实体表示，但TransE更直接。正确答案为B。15.在多模态学习任务中，以下哪种方法最适合图像-文本匹配？（）A.SiameseNetwork，孪生网络B.CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePre-training），对比学习C.GAN，生成对抗网络D.VAE（VariationalAutoencoder），变分自编码器解析：CLIP通过对比学习实现图像-文本匹配，是当前主流方法。SiameseNetwork用于度量学习；GAN和VAE是生成模型。正确答案为B。16.在模型评估任务中，以下哪种指标最适合分类任务？（）A.MAE（MeanAbsoluteError），回归指标B.IoU（IntersectionoverUnion），目标检测指标C.F1-Score，分类指标D.BLEU，机器翻译指标解析：F1-Score通过精确率和召回率的调和平均数衡量分类性能。MAE是回归指标；IoU是目标检测指标；BLEU是机器翻译指标。正确答案为C。17.在语音识别任务中，以下哪种技术最适合声学模型训练？（）A.HMM（HiddenMarkovModel），隐马尔可夫模型B.RNN-T，循环神经网络转导器C.Transformer-T，基于Transformer的端到端模型D.CTC（ConnectionistTemporalClassification），连接时序分类解析：CTC通过连接时序分类实现声学模型训练，无需对齐标注。HMM是传统声学模型；RNN-T和Transformer-T是端到端模型。正确答案为D。18.在知识图谱嵌入任务中，以下哪种方法最适合关系预测？（）A.TransE，翻译嵌入模型B.DistMult，双线性模型C.Node2Vec，随机游走D.GraphConvolutionalNetwork，图卷积网络解析：TransE通过翻译方式实现关系预测，是知识图谱推理的主流方法。DistMult是双线性模型；Node2Vec用于节点嵌入；GCN是图神经网络。正确答案为A。19.在推荐系统任务中，以下哪种算法最适合隐式反馈场景？（）A.协同过滤，基于用户-物品交互B.矩阵分解，如SVDC.深度FM，结合因子分解机D.强化学习，通过策略梯度优化解析：深度FM通过因子分解机捕捉二阶特征，适合隐式反馈场景。协同过滤依赖显式交互；SVD是矩阵分解；强化学习适用于动态推荐。正确答案为C。20.在模型部署任务中，以下哪种技术最适合模型版本管理？（）A.Git，分布式版本控制B.Docker，容器化技术C.Kubernetes，容器编排D.TensorFlowServing，模型服务框架解析：Git是分布式版本控制工具，适合模型版本管理。Docker和Kubernetes是容器技术；TensorFlowServing是模型服务框架。正确答案为A。二、多项选择题（本大题共20小题，每小题1分，共20分）1.在自然语言处理任务中，以下哪些技术可用于文本分类？（）A.CNN（卷积神经网络）B.LSTM（长短期记忆网络）C.BERT（预训练语言模型）D.CRF（条件随机场）解析：CNN、LSTM、BERT和CRF均可用于文本分类。CNN通过局部特征提取；LSTM处理序列依赖；BERT是预训练模型；CRF是序列标注技术。正确答案为ABCD。2.在计算机视觉任务中，以下哪些方法可用于目标检测？（）A.R-CNNB.YOLO（YouOnlyLookOnce）C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector）D.FasterR-CNN解析：R-CNN、YOLO、SSD和FasterR-CNN均是主流目标检测方法。R-CNN是两阶段检测器；YOLO和SSD是一阶段检测器；FasterR-CNN是改进的R-CNN。正确答案为ABCD。3.在强化学习任务中，以下哪些算法属于基于策略的方法？（）A.Q-LearningB.DDPGC.A2C（AsynchronousAdvantageActor-Critic）D.PPO（ProximalPolicyOptimization）解析：DDPG、A2C和PPO属于基于策略的方法。Q-Learning是基于值函数的方法；DDPG通过策略梯度优化；A2C是并行Actor-Critic；PPO是近端策略优化。正确答案为BCD。4.在知识图谱任务中，以下哪些技术可用于知识补全？（）A.TransEB.DistMultC.NeuralTensorNetworkD.GCN（GraphConvolutionalNetwork）解析：TransE、DistMult和NeuralTensorNetwork均可用于知识补全。TransE是翻译嵌入模型；DistMult是双线性模型；NTN是神经张量网络；GCN是图神经网络。正确答案为ABCD。5.在多模态学习任务中，以下哪些方法可用于图像-文本检索？（）A.CLIPB.ViLBERTC.BARTD.SimCLR解析：CLIP、ViLBERT和BART均可用于图像-文本检索。CLIP通过对比学习实现跨模态检索；ViLBERT是视觉BERT；BART是预训练语言模型；SimCLR是自监督学习。正确答案为AB。6.在模型训练任务中，以下哪些技术可用于正则化？（）A.DropoutB.L2正则化C.BatchNormalizationD.EarlyStopping解析：Dropout、L2正则化和EarlyStopping均可用于正则化。Dropout随机丢弃神经元；L2正则化通过惩罚项防止过拟合；BatchNormalization归一化激活值；EarlyStopping提前终止训练。正确答案为ABD。7.在语音识别任务中，以下哪些技术可用于声学模型训练？（）A.HMMB.CTCC.RNN-TD.Transformer-T解析：HMM、CTC、RNN-T和Transformer-T均可用于声学模型训练。HMM是传统声学模型；CTC连接时序分类；RNN-T和Transformer-T是端到端模型。正确答案为ABCD。8.在推荐系统任务中，以下哪些算法可用于协同过滤？（）A.User-BasedCFB.Item-BasedCFC.MatrixFactorizationD.DeepFM解析：User-BasedCF、Item-BasedCF和MatrixFactorization均可用于协同过滤。User-BasedCF基于用户相似度；Item-BasedCF基于物品相似度；MatrixFactorization是降维方法；DeepFM结合因子分解机。正确答案为ABCD。9.在知识图谱任务中，以下哪些技术可用于实体链接？（）A.TransEB.DistMultC.BERT-EMBEDDINGD.BM25解析：TransE、DistMult和BERT-EMBEDDING均可用于实体链接。TransE和DistMult是嵌入方法；BERT-EMBEDDING使用BERT生成实体表示；BM25是文本检索算法。正确答案为ABC。10.在模型部署任务中，以下哪些技术可用于模型监控？（）A.MLflowB.TensorBoardC.PrometheusD.Grafana解析：MLflow、TensorBoard、Prometheus和Grafana均可用于模型监控。MLflow是实验管理平台；TensorBoard是可视化工具；Prometheus是监控系统；Grafana是数据可视化平台。正确答案为ABCD。三、判断题（本大题共10小题，每小题2分，共20分）1.在自然语言处理任务中，BERT模型需要大量标注数据进行预训练。（）解析：BERT模型通过大量无标注数据进行预训练，学习通用语言表示。该说法正确。2.在计算机视觉任务中，YOLOv5比YOLOv4具有更高的检测精度。（）解析：YOLOv5在速度和精度上均优于YOLOv4，但具体精度提升需根据数据集评估。该说法正确。3.在强化学习任务中，Q-Learning算法需要知道环境模型。（）解析：Q-Learning是无模型的值函数方法，不需要环境模型。该说法错误。4.在知识图谱嵌入任务中，TransE模型通过双线性方式学习节点表示。（）解析：TransE通过翻译方式学习节点表示，不是双线性方法。该说法错误。5.在多模态学习任务中，CLIP模型通过自注意力机制实现跨模态特征对齐。（）解析：CLIP模型通过对比学习实现跨模态特征对齐，不是自注意力机制。该说法错误。6.在模型训练任务中，BatchNormalization可以防止过拟合。（）解析：BatchNormalization主要作用是加速训练，不是防止过拟合。该说法错误。7.在语音识别任务中，CTC模型需要对齐标注数据。（）解析：CTC模型不需要对齐标注数据，是端到端模型。该说法错误。8.在推荐系统任务中，深度FM模型适合冷启动问题。（）解析：深度FM模型通过因子分解机捕捉二阶特征，适合冷启动问题。该说法正确。9.在知识图谱补全任务中，DistMult模型通过翻译方式实现关系预测。（）解析：DistMult模型通过双线性方式实现关系预测，不是翻译方式。该说法错误。10.在模型部署任务中，Docker容器可以用于模型版本管理。（）解析：Docker容器主要用于环境隔离和模型部署，不是版本管理工具。该说法错误。四、简答题（本大题共8小题，每小题2分，共16分）1.简述BERT模型的工作原理及其优势。解析：BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）通过Transformer结构进行双向编码，学习词间依赖关系。其优势包括：1）双向上下文表示；2）预训练+微调框架；3）在多种NLP任务中表现优异。BERT通过无监督预训练学习通用语言表示，再通过微调适应下游任务。2.简述目标检测任务中YOLOv5的改进点。解析：YOLOv5在YOLOv4基础上做了以下改进：1）采用Mosaic数据增强；2）引入PANet（PathAggregationNetwork）融合特征；3）使用CSPDarknet53骨干网络；4）优化损失函数。这些改进提升了检测精度和速度。3.简述强化学习任务中DDPG算法的核心思想。解析：DDPG（DeepDeterministicPolicyGradient）算法通过Actor-Critic框架处理连续动作空间。其核心思想包括：1）Actor网络输出确定性动作；2）Critic网络学习动作价值函数；3）使用确定性策略梯度更新Actor；4）通过经验回放存储轨迹。DDPG通过无模型方式学习最优策略。4.简述知识图谱嵌入任务中TransE模型的计算过程。解析：TransE（TranslationalEntailment）模型通过翻译方式学习节点表示。其计算过程包括：1）将实体和关系映射到低维向量空间；2）计算目标函数：真实三元组的向量距离应小于矛盾三元组的距离；3）通过梯度下降优化向量表示。TransE通过向量运算模拟三元组逻辑。5.简述多模态学习任务中CLIP模型的训练方法。解析：CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePre-training）模型通过对比学习实现跨模态特征对齐。其训练方法包括：1）将文本和图像编码到统一空间；2）计算文本和图像的相似度；3）通过对比损失函数优化模型。CLIP通过最小化负样本对齐损失学习特征表示。6.简述模型训练任务中Dropout的原理及其作用。解析：Dropout通过随机丢弃神经元连接，强制网络学习更鲁棒的特征。其原理是：1）在训练时随机将部分神经元输出设为0；2）在测试时通过权重调整补偿丢弃的影响。Dropout的作用是防止过拟合，提升模型泛化能力。7.简述语音识别任务中CTC模型的计算过程。解析：CTC（ConnectionistTemporalClassification）模型通过连接时序分类实现声学模型训练。其计算过程包括：1）将声学特征映射到概率分布；2）计算时序标签的对数似然；3）通过梯度下降优化模型。CTC不需要对齐标注数据，是端到端模型。8.简述推荐系统任务中深度FM模型的计算过程。解析：深度FM（DeepFactorizationMachine）模型结合因子分解机（FM）和深度神经网络。其计算过程包括：1）FM部分计算特征交叉项；2）DNN部分学习高阶特征；3）将FM和DNN输出相加得到最终预测。深度FM通过二阶特征捕捉用户-物品交互。五、应用题（本大题共8小题，每小题4分，共32分）1.某公司需要开发一个图像分类系统，现有数据集包含1000张标注图像，每张图像有5个类别。请设计一个模型训练方案，并说明如何评估模型性能。解析：模型训练方案：1）数据预处理：归一化图像数据，随机裁剪；2）模型选择：使用ResNet50作为骨干网络；3）模型训练：使用Adam优化器，学习率0.001，训练10轮；4）数据增强：随机翻转、旋转；5）模型评估：使用准确率、混淆矩阵、F1分数。评估指标应包括训练集和验证集的性能，确保无过拟合。2.某医院需要开发一个医学图像分割系统，现有数据集包含200张脑部MRI图像，每张图像需要分割出肿瘤区域。请设计一个模型训练方案，并说明如何评估模型性能。解析：模型训练方案：1）数据预处理：归一化图像数据，随机翻转；2）模型选择：使用U-Net作为骨干网络；3）模型训练：使用Adam优化器，学习率0.001，训练20轮；4）数据增强：随机缩放、旋转；5）模型评估：使用Dice系数、IoU、精确率。评估指标应包括训练集和验证集的性能，确保分割精度。3.某电商平台需要开发一个商品推荐系统，现有数据集包含100万条用户-商品交互记录。请设计一个模型训练方案，并说明如何评估模型性能。解析：模型训练方案：1）数据预处理：构建用户-商品交互矩阵，处理稀疏性；2）模型选择：使用深度FM作为推荐模型；3）模型训练：使用Adam优化器，学习率0.001，训练10轮；4）数据增强：随机采样负样本；5）模型评估：使用准确率、召回率、覆盖率。评估指标应包括训练集和验证集的性能，确保推荐效果。4.某公司需要开发一个智能客服系统，现有数据集包含1000条用户问题和客服回复。请设计一个模型训练方案，并说明如何评估模型性能。解析：模型训练方案：1）数据预处理：分词、去除停用词；2）模型选择：使用BERT作为预训练模型；3）模型训练：使用Adam优化器，学习率0.001，微调5轮；4）数据增强：随机采样负样本；5）模型评估：使用BLEU、ROUGE、人工评估。评估指标应包括训练集和验证集的性能，确保回复质量。5.某公司需要开发一个语音识别系统，现有数据集包含1000小时语音数据。请设计一个模型训练方案，并说明如何评估模型性能。解析：模型训练方案：1）数据预处理：语音降噪、分帧；2）模型选择：使用Transformer-T作为声学模型；3）模型训练：使用Adam优化器，学习率0.001，训练20轮；4）数据增强：添加噪声、变调；5）模型评估：使用WER（WordErrorRate）、CER（CharacterErrorRate）。评估指标应包括训练集和验证集的性能，确保识别准确率。6.某公司需要开发一个知识图谱补全系统，现有数据集包含100万条三元组。请设计一个模型训练方案，并说明如何评估模型性能。解析：模型训练方案：1）数据预处理：构建知识图谱，处理噪声数据；2）模型选择：使用TransE作为嵌入模型；3）模型训练：使用Adam优化器，学习率0.001，训练20轮；4）数据增强：随机采样负样本；5）模型评估：使用命中率、MRR（MeanReciprocalRank）。评估指标应包括训练集和验证集的性能，确保补全效果。7.某公司需要开发一个图像检索系统，现有数据集包含100万张图像。请设计一个模型训练方案，并说明如何评估模型性能。解析：模型训练方案：1）数据预处理：图像归一化，随机裁剪；2）模型选择：使用ResNet50作为特征提取器；3）模型训练：使用Adam优化器，学习率0.001，训练10轮；4）数据增强：随机翻转、旋转；5）模型评估：使用准确率、召回率、mAP（meanAveragePrecision）。评估指标应包括训练集和验证集的性能，确保检索效果。8.某公司需要开发一个情感分析系统，现有数据集包含1000条中文评论。请设计一个模型训练方案，并说明如何评估模型性能。解析：模型训练方案：1）数据预处理：分词、去除停用词；2）模型选择：使用BERT作为预训练模型；3）模型训练：使用Adam优化器，学习率0.001，微调5轮；4）数据增强：随机采样负样本；5）模型评估：使用准确率、F1分数、情感倾向分析。评估指标应包括训练集和验证集的性能，确保情感分类准确率。【标准答案及解析】一、单项选择题1.B2.C3.D4.C5.B6.D7.B8.C9.A10.B2.A12.B13.C14.B15.B16.C17.D18.A19.C20.A二、多项选择题1.ABCD22.ABCD23.BCD24.ABCD25.AB26.ABD2.ABCD28.ABCD29.ABC30.ABCD三、判断题1.√32.√33.×34.×35.×36.×37.×38.√39.×40.×四、简答题1.解析：BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）通过Transformer结构进行双向编码，学习词间依赖关系。其优势包括：1）双向上下文表示；2）预训练+微调框架；3）在多种NLP任务中表现优异。BERT通过无监督预训练学习通用语言表示，再通过微调适应下游任务。2.解析：YOLOv5在YOLOv4基础上做了以下改进：1）采用Mosaic数据增强；2）引入PANet（PathAggregationNetwork）融合特征；3）使用CSPDarknet53骨干网络；4）优化损失函数。这些改进提升了检测精度和速度。3.解析：DDPG（DeepDeterministicPolicyGradient）算法通过Actor-Critic框架处理连续动作空间。其核心思想包括：1）Actor网络输出确定性动作；2）Critic网络学习动作价值函数；3）使用确定性策略梯度更新Actor；4）通过经验回放存储轨迹。DDPG通过无模型方式学习最优策略。4.解析：TransE（TranslationalEntailment）模型通过翻译方式学习节点表示。其计算过程包括：1）将实体和关系映射到低维向量空间；2）计算目标函数：真实三元组的向量距离应小于矛盾三元组的距离；3）通过梯度下降优化向量表示。TransE通过向量运算模拟三元组逻辑。5.解析：CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePre-training）模型通过对比学习实现跨模态特征对齐。其训练方法包括：1）将文本和图像编码到统一空间；2）计算文本和图像的相似度；3）通过对比损失函数优化模型。CLIP通过最小化负样本对齐损失学习特征表示。6.解析：Dropout通过随机丢弃神经元连接，强制网络学习更鲁棒的特征。其原理是：1）在训练时随机将部分神经元输出设为0；2）在测试时通过权重调整补偿丢弃的影响。Dropout的作用是防止过拟合，提升模型泛化能力。7.解析：CTC（ConnectionistTemporalClassification）模型通过连接时序分类实现声学模型训练。其计算过程包括：1）将声学特征映射到概率分布；2）计算时序标签的对数似然；3）通过梯度下降优化模型。CTC不需要对齐标注数据，是端到端模型。8.解析：深度FM（DeepFactorizationMachine）模型结合因