一家旅游公司希望通过机器学习模型为用户推荐下一个机场目的地。他们拥有数百万条用户位置、近期搜索和2000个可能机场的记录。数据包含分类特征，并且目标预计是一个高维稀疏矩阵。团队必须使用Amazon SageMaker内置算法，并且已经对分类特征进行了独热编码。应该使用哪种内置算法？

Factorization Machines (FM) 算法非常适合处理高维稀疏数据，特别是当数据中包含分类特征（如独热编码后的特征）且目标是预测稀疏交互时。旅游推荐场景中，用户、搜索历史和机场之间的复杂交互是稀疏的，FM能有效地捕捉这些交互，预测用户对特定机场的偏好。 CatBoost 算法主要用于处理分类和回归问题，虽然它能处理分类特征，但对于高维稀疏的推荐系统场景，其捕捉稀疏交互的能力不如FM。DeepAR 是一种时间序列预测算法，不适用于推荐下一个机场目的地这种非时间序列的推荐任务。k-means 是一种聚类算法，它能将用户分组，但不能直接用于预测用户下一个机场目的地，需要额外的步骤将聚类结果映射到推荐，且无法直接处理高维稀疏的交互信息。