2、推荐广告算法模型之特征交叉模型

原创

用户2794661

发布于 2022-08-04 01:03:50

6090

发布于 2022-08-04 01:03:50

文章被收录于专栏：程序人生小记程序人生小记

自动特征交叉模型包括：FM系列（FM、FFM、AFM）、Embedding+MLP（FNN、PNN、NFM、ONN）、双路并行（Wide&Deep、DeepFM、DCN、xDeepFM、AutoINT）

FM系列（FM、FFM、AFM）

FM

原理

将特征映射为K维向量，然后两两组合，旨在解决稀疏数据下的特征组合问题。

两两特征组合的方式最简单的方式为多项式组合，在数据稀疏的情况下，使用多项式组合预估的准确性会大大降低，FM提出一种先将特征映射为K维向量，然后两两组合的方式，由于学习到的参数更多，会提高预估的准确性。

公式

损失函数

（交叉熵损失函数）

使用细节

（同LR）

实现方法

def model_fn(features, labels, mode, params):
    """
    FM model
    """
    feature_columns = build_features()

    input = tf.feature_column.input_layer(features, feature_columns)

    input_dim = input.get_shape().as_list()[-1]

    with tf.variable_scope('linear'):
        init = tf.random_normal(shape=(input_dim, 1))
        w = tf.get_variable('w', dtype=tf.float32, initializer=init, validate_shape=False)
        b = tf.get_variable('b', shape=[1], dtype=tf.float32)

        linear_term = tf.add(tf.matmul(input, w), b)

    with tf.variable_scope('fm_interaction'):
        init = tf.truncated_normal(shape=(input_dim, params['factor_dim']))
        v = tf.get_variable('v', dtype=tf.float32, initializer=init, validate_shape=False)
        sum_square = tf.pow(tf.matmul(input, v), 2)
        square_sum = tf.matmul(tf.pow(input, 2), tf.pow(v, 2))
        interaction_term = 0.5 * tf.reduce_sum(sum_square - square_sum, axis=1, keep_dims=True)

    with tf.variable_scope('output'):
        y = tf.math.add(interaction_term, linear_term)

    return y

论文

Fast context-aware recommendations with factorization machines

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FFM

原理

将特征映射为（Field*K）,然后对特征进行两两组合，FFM认为一个特征和其他特征进行组合时，对不同特征应该对应个不同的向量。

公式

损失函数

（交叉熵损失函数）

使用细节

（同LR）

实现方法

def model_fn(features, labels, mode, params):
    """
    FFM model
    """
    feature_columns, field_dict = build_features()
    field_dim = len(np.unique(list(field_dict.values())))
    input = tf.feature_column.input_layer(features, feature_columns)
    input_dim = input.get_shape().as_list()[-1]

    with tf.variable_scope('linear'):
        linear_term = tf.layers.dense(input, units=1)

    with tf.variable_scope('field_aware_interaction'):
        init = tf.truncated_normal(shape=(input_dim, field_dim, params['factor_dim']))
        v = tf.get_variable('v', dtype=tf.float32, initializer=init, validate_shape=False)

        interaction_term = tf.constant(0, dtype=tf.float32)
        for i in range(input_dim):
            for j in range(i + 1, input_dim):
                interaction_term += tf.multiply(
                    tf.reduce_mean(tf.multiply(v[i, field_dict[j], :], v[j, field_dict[i], :])),
                    tf.multiply(input[:, i], input[:, j])
                )
        interaction_term = tf.reshape(interaction_term, [-1, 1])

    with tf.variable_scope('output'):
        y = tf.math.add(interaction_term, linear_term)

    return y

论文
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公式

损失函数

（交叉熵损失函数）

使用细节

（同LR）

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公式

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损失函数

（交叉熵损失函数）

使用细节

（同LR）

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公式

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特征交叉方式：NFM将PNN的Product Layer替换成了Bi-interaction Pooling结构来进行特征交叉的学习。

公式

Bi-interaction Pooling：

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公式

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公式

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公式：

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公式
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xDeepFM全称为eXtreme Deep Factorization Machine，可以看出其是在DeepFM基础上进行了改进。xDeepFM的贡献主要在于提出了压缩交互网络（Compressed Interaction Network），与DCN相同的是，都提出了要cross feature explicitly；但不同的是，DCN中的特征交叉是element- wise的，而CIN中的特征交叉是vector-wise的。