因子分解机 libFM| DeepFM| Deep&wide| NFM

1. 因子分解机

MF的回顾

矩阵分解：

将矩阵拆解为多个矩阵的乘积
用户users和商品Items的评分矩阵是稀疏的，因为他不会对所有商品打分；把它拆分为2部分，K值是降维的维度，比如user1对10w个电影打分，10w降为K维（K一般取100左右）；
k维降维变成稠密矩阵；

矩阵分解方法：

EVD（特征值分解）
SVD（奇异值分解）

求解近似矩阵分解的最优化问题

ALS（交替最小二乘法）：ALS-WR
SGD（随机梯度下降）：FunkSVD, BiasSVD, SVD++

奇异值分解可以对矩阵进行无损分解
在实际中，我们可以抽取前K个特征，对矩阵进行降维
SVD在降维中有效，抽取不同的K值（10%的特征包含99%的信息）
在评分预测中使用funkSVD，只根据实际评分误差进行目标最优化
在funkSVD的基础上，加入用户/商品偏好 => BiasSVD
在BiasSVD的基础上，考虑用户的隐式反馈 => SVD++
以上的MF，我们都只考虑user和item特征，但实际上一个预测问题包含的特征维度可能很多

MF局限性

什么是预测问题：

在机器学习中，可以把预测问题看成是估计一个函数

n维实特征向量映射到目标域T，对于训练集，

回归问题：T为实数
二分类问题：T为{0，1}
n的维度往往很大，不只是二维，即userID, itemID

对于电影评分系统，特征维度也不仅仅是userID, itemID，还有其他维度：

S={(A, TI, 2010-1, 5), #用户和电影之间时间维度也很重要
- (A, NH, 2010-2, 3),
- (A, SW, 2010-4, 1),
- (B, SW, 2009-5, 4),
- (B, ST, 2009-8, 5),
- (C, TI, 2009-9, 1),
- (C, SW, 2009-12, 5),
- ...
- }

U={Alice(A), Bob(B), Charlie(C), ...}

I={Titanic(TI), Notting Hill(NH), Star Wars(SW), Star Trek(ST),...}

用户在什么时间，对哪部电影，打了多少分

我们需要预测y'，即某个用户，在某个时刻，对某个电影的打分

构建两两交互打分；

蓝色部分：当前评分用户信息

红色部分：当前被评分电影

黄色：当前评分用户，评分过的其他电影

绿色：评分时间（按照2009年1月开始的间隔月数）

棕色：用户评分过的上一部电影

FM算法

FM 就相当于是for 循环里的矩阵分解，两两之间组合（原来的矩阵分解只定义了2个特征）；

线性回归：

对于特征向量

目标预估函数

- 认为变量之间是相互独立的，没有考虑变量之间的相互关系，比如性别+年龄的组合
对于二阶表达式：

- 二阶特征组合：考虑了两个特征变量之间的交互影响
- 使用Wij进行二阶特征组合的参数估计存在问题，即如果观察样本中没有出现过该交互的特征分量，那么直接估计将为0

对于Wij的估计，转换成了矩阵分解MF问题

直接计算，复杂度为O(k*n^2) ；n是特征个数，k是特征的embedding size

FM与MF的区别

FM矩阵将User和Item都进行了one-hot编码作为特征，使得特征维度非常巨大且稀疏
矩阵分解MF（例子中只有2个维度）是FM的特例，即特征只有User ID 和Item ID的FM模型；MF只考虑了UserID, ItemID的特征，而实际我们需要考虑更多的特征，甚至是多个特征之间的组合；
矩阵分解MF只适用于评分预测问题，进行简单的特征计算，无法利用其他特征，而实际问题可能是回归和分类问题需要更通用的解决方式；
FM引入了更多辅助信息（Side information）作为特征，FM考虑了更多特征以及二阶特征组合，可以作为通用的回归和分类算法；
FM在计算二阶特征组合系数的时候，使用了MF
特征提取是对现实世界的拟合方式

FM中的特征交叉：

CTR（Click Through Rate）预估是个二分类问题
线性模型无法学习到特征之间的相关性，比如“ Country=USA” +“Day=26/11/15” ，“ Country=China”+“Day=19/2/15”，对用户的Click有正面影响

FM的学习算法：

ALS，交替最小二乘法
SGD，随机梯度下降法

- 可以提前计算（与i无关），因此梯度的计算复杂度为O(1)，参数更新的计算复杂度为O(k*n)
MCMC，马尔科夫链蒙特卡罗法

D-阶FM算法：

因为计算量大，一般FM采用2阶特征组合的方式
实际上高阶/非线性的特征组合适合采用深度模型
W_ij = <V_i, V_j>是FM的核心思想，使得稀疏数据下学习不充分的问题也能得到充分解决 => 可提供的非零样本大大增加

FM算法的应用场景：

回归问题，y'(x)直接作为预测值，损失函数可采用least square error

二分类问题，FM的输出还需要经过 sigmoid 函数变换，也就是将y'(x)转化为二分类标签，即0,1：

y(i)是真实样本的类别标记，正样本为1，负样本为0，m为样本总数

损失函数可采用logistic loss

libFM

libFM（FM软件）

下载地址：https://github.com/srendle/libfm
使用文档：http://www.libfm.org/libfm-1.42.manual.pdf
FM论文作者Steffen Rendle提供的工具（2010年）
在KDD CUP 2012，以及Music Hackathon中都取得不错的成绩
不仅适用于推荐系统，还可以用于机器学习（分类问题）
实现三种优化算法：SGD，ALS，MCMC
支持2种输入数据格式：文本格式（推荐）和二进制格式

libFM数据格式

每一行都包含一个训练数据（x，y），首先规定y的值，然后是x的非零值。
对于二分类问题，y>0的类型被认为是正分类，y<=0被认为是负分类。

3个样本，7个维度，y值；进行数据格式转换，y放前边，把有的值放进去即可；

使用libFM自带的libsvm格式转换

triple_format_to_libfm.pl （perl文件）
-target 目标变量
-delete_column 不需要的变量
perl triple_format_to_libfm.pl -in ratings.dat -target 2 -delete_column 3 -separator "::"
自动将.dat文件 => .libfm文件

使用libFM训练FM模型

-train 指定训练集，libfm格式或者二进制文件
-test 指定测试集，libfm格式或者二进制文件
-task，说明任务类型classification还是regression
dim，维度指定k0，k1，k2，
-iter，迭代次数，默认100
-method，优化方式，可以使用SGD, SGDA, ALS, MCMC，默认为MCMC
-out，指定输出文件
libFM -task r -train ratings.dat.libfm -test ratings.dat.libfm -dim '1,1,8' -out out.txt

使用libFM进行分类

Titanic数据集，train.csv和test.csv
Step1，对train.csv和test.csv进行处理
- 去掉列名，针对test.csv增加虚拟target列（值设置为1）
Step2，将train.csv, test.csv转换成libfm格式
- perl triple_format_to_libfm.pl -in ./titanic/train.csv -target 1 -delete_column 0 -separator ","
- perl triple_format_to_libfm.pl -in ./titanic/test.csv -target 1 -delete_column 0 -separator ","
Titanic数据集，train.csv和test.csv
Step3，使用libfm进行训练，输出结果文件 titanic_out.txt
- libFM -task c -train ./titanic/train.csv.libfm -test ./titanic/test.csv.libfm -dim '1,1,8' -out titanic_out.txt

FFM算法

FM无法区分出来是哪个特征列 field；

Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction
https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/ffm.pdf
通过引入field的概念，FFM把相同性质的特征归于同一个field，比如“Day=26/11/15”、“Day=1/7/14”、“Day=19/2/15”这三个特征代表日期，放到同一个field中
当“Day=26/11/15”与Country特征，Ad_type特征进行特征组合时，使用不同的隐向量（Field-aware），这是因为Country特征和Ad_type特征，本身的field不同

对于FM算法：

每个特征有唯一的一个隐向量表示，这个隐向量被用来学习与其他任何特征之间的影响。
w(ESPN)用来学习与Nike的隐性影响w(ESPN)*w(Nike)，同时也用来学习与Male的影响w(ESPN)*w(Male)。但是Nike和Male属于不同的领域，它们的隐性影响（latent effects）应该是不一样的。
对于FFM算法：

每个特征会有几个不同的隐向量，fj 是第 j 个特征所属的field

FM算法：

每个特征只有一个隐向量
FM是FFM的特例

FFM算法

每个特征有多个隐向量
使用哪个，取决于和哪个向量进行点乘

FM的特点是可以有2个特征项x1，x2，W_ESPN和W_NIKE 可以做交叉学习，把之前没有学到的学出来；

FFM也要两两组合，学到的参数量更大了，它带有了方向看是跟谁去做交叉组合；

FFM算法：

隐向量的长度为 k，FFM的二次参数有 nfk 个，多于FM模型的 nk 个
由于隐向量与field相关，FFM二次项并不能够化简，计算复杂度是 O(k*n^2)，FFM的k值一般远小于FM的k值；特征格式：field_id:feat_id:value
field_id代表field编号，feat_id代表特征编号，value是特征值。
如果特征为数值型，只需分配单独的field编号，比如评分，item的历史CTR/CVR等。
如果特征为分类（categorical）特征，需要经过One-Hot编码成数值型，编码产生的所有特征同属于一个field。特征值是0或1，比如性别、商品的品类id等

FFM的输入格式

有几个field就是原数特征有几列，4个field，5个特征feature；

libFFM

https://github.com/ycjuan/libffm

xlearn

https://xlearn-doc-cn.readthedocs.io/en/latest/index.html
提供Python接口
支持LR，FM，FFM算法等
运行效率高，比libfm, libffm快

criteo_ctr数据集

展示广告CTR预估比赛
欧洲大型重定向广告公司Criteo的互联网广告数据集（4000万训练样本，500万测试样本）
原始数据：https://labs.criteo.com/2013/12/download-terabyte-click-logs/
small_train.txt 和 small_test.txt文件
- （FFM数据格式，200条记录）

import xlearn as xl
# 创建FFM模型
ffm_model = xl.create_ffm()
# 设置训练集和测试集
ffm_model.setTrain("./small_train.txt")
ffm_model.setValidate("./small_test.txt")
# 设置参数，任务为二分类，学习率0.2，正则项lambda: 0.002，评估指标 accuracy
param = {'task':'binary', 'lr':0.2, 'lambda':0.002, 'metric':'acc'}
# FFM训练，并输出模型
ffm_model.fit(param, './model.out')
# 设置测试集，将输出结果转换为0-1
ffm_model.setTest("./small_test.txt")
ffm_model.setSigmoid()
ffm_model.predict("./model.out", "./output.txt")

xlearn工具输入数据格式：

LR ，FM 算法： CSV 或者 libsvm

FFM 算法：libffm 格式

DeepFM算法

DeepFM算法：

DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction，2017
https://arxiv.org/abs/1703.04247
FM可以做特征组合，但是计算量大 (kn^d)，一般只考虑2阶特征组合
如何既考虑低阶（1阶+2阶），又能考虑到高阶特征 => DeepFM=FM+DNN
设计了一种end-to-end的模型结构 => 无须特征工程
在各种benchmark和工程中效果好
- Criteo点击率预测, 4500万用户点击记录，90%样本用于训练，10%用于测试
- Company*游戏中心，10亿记录，连续7天用户点击记录用于训练，之后1天用于测试

DeepFM = FM + DNN：

提取低阶(low order)特征 => 因子分解机FM
- 既可以做1阶特征建模，也可以做2阶特征建模
提取高阶(high order)特征 => 神经网络DNN
end-to-end，共享特征输入
- 对于特征i，wi是1阶特征的权重，
- Vi表示该特征与其他特征的交互影响，输入到FM模型中可以获得特征的2阶特征表示，输入到DNN模型得到高阶特征。

下图左侧为FM、右侧为DNN，原始数据Sparse Features 稀疏项做one hot编码，通过Embedding进行稠密化（如果维度很大喂给DNN 会维度爆炸影响收敛）；

　左侧做低阶机器学习，右侧做深度学习，同一份数据做两个模型的训练，两路大军y_FM和 y_DNN 汇合；

FM模型

1阶特征建模
通过隐向量点乘 => 得到2阶特征组合

Deep模型

原始特征向量维度非常大，高度稀疏，为了更好的发挥DNN模型学习高阶特征的能力，设计子网络结构（从输入层=>嵌入层），将原始的稀疏表示特征映射为稠密的特征向量。
- Input Layer （one hot编码如1w维）=> Embedding Layer （Embedding site 比如为100，）
不同field特征长度不同，但是子网络输出的向量具有相同维度k
利用FM模型的隐特征向量V作为网络权重初始化来获得子网络输出向量

从稀疏到稠密，是一个嵌入的过程，

什么是Embedding：

一种降维方式，将不同特征转换为维度相同的向量
在推荐系统中，对于离线变量我们需要转换成one-hot => 维度非常高，可以将其转换为embedding向量
原来每个Field i维度很高，都统一降成k维embedding向量

方法：接入全连接层，对于每个Field只有一个位置为1，其余为0，因此得到的embedding就是图中连接的红线，对于Field 1来说就是 V₁₁, V₁₂, V₁₃,...V_1K
FM模型和Deep模型中的子网络权重共享，也就是对于同一个特征，向量Vi是相同的

DeepFM中的模块：

Sparse Features，输入多个稀疏特征
Dense Embeddings
- 对每个稀疏特征做embedding，学习到他们的embedding向量(维度相等，均为k），因为需要将这些embedding向量送到FM层做内积。同时embedding进行了降维，更好发挥Deep Layer的高阶特征学习能力

FM Layer
- 一阶特征：原始特征相加
- 二阶特征：原始特征embedding后的embedding向量两两内积
Deep Layer，将每个embedding向量做级联，然后做多层的全连接，学习更深的特征
Output Units，将FM层输出与Deep层输出进行级联，接一个dense层，作为最终输出结果

激活函数

relu和tanh比sigmoid更适合
relu对于所有深度模型来说更适合

Dropout

设置为0.6-0.9之间最适合

神经元个数

每层的神经元个数越多，未必越好
设置为200-400个比较适合

隐藏层层数

层数越多，起初效果明显，之后效果不明显，甚至更差，容易过拟合
3层比较适合

执行时间

不论是CPU还是GPU，DeepFM的执行时间都是最短的

网络形状

固定(200-200-200),增长(100-200-300), 下降(300-200-100), 菱形(150-300-150).
采用固定的形状效果最好

Wide & Deep算法

Wide & Deep模型

论文：Wide & Deep Learning for Recommender Systems，2016 https://arxiv.org/abs/1606.07792
推荐系统的挑战是 memorization与generalization
memorization，记忆能力(wide是LR)，学习items或者features之间的相关频率，在历史数据中探索相关性的可行性
generalization，泛化（推理）能力(deep)，基于相关性的传递，去探索一些在过去没有出现过的特征组合
结合线性模型的记忆能力和DNN模型的泛化能力，在训练过程中同时优化两个模型的参数

Wide推荐

系统通过获得用户的购物日志数据，包括用户点击哪些商品，购买过哪些商品，然后通过OneHot编码转换为离散特征
好处是可解释性强，不足在于特征组合需要人为操作

Deep推荐

通过深度学习出一些向量，这些向量是隐性特征，往往没有可解释性的

两个模型融合的方法

ensemble：两个模型分别对全量数据进行预测，然后根据权重组合最终的预测结果
joint training：wide和deep的特征合一，构成一个模型进行预测

Wide推荐

采用Linear Regression，特征组合需要人来设计一个有d个特征的样本 X = [x₁, x₂, x₃,...x_d ]
模型的参数 W = [w₁, w₂, w₃,...w_d]
线性回归 y =W^T X + b
实际中往往需要交叉特征

最终Wide模型

wide模型是线性模型，输入特征可以是连续特征，也可以是稀疏的离散特征。离散特征通过交叉可以组成更高维的离散特征。

Deep推荐

Deep模型使用的特征：连续特征，Embedding后的离散特征，

使用前馈网络模型，特征首先转换为低维稠密向量，作为第一个隐藏层的输入，解决维度爆炸问题

根据最终的loss反向训练更新。向量进行随机初始化，隐藏层的激活函数通常使用ReLU

Wide模型使用的特征：Cross Product Transformation生成的组合特征，但无法学习到训练集中没有出现的组合特征

代表X的Cross Product Transformation
代表Wide模型的权重向量
代表Deep模型的权重向量
代表最终的神经网络数结果，b为偏差

Wide join Deep

Google在2016年基于TensorFlow发布的用于分类和回归的模型，并应用到了 Google Play 的应用推荐中；

Wide & Deep模型不论在线下还是线上相比于单独的wide模型和单独的Deep模型，效果都有明显提升。

NFM算法

FNN, Wide & Deep, DeepFM都是在DNN部分，对embedding之后的特征进行concatenate，没有充分进行特征交叉计算。

NFM算法是对embedding直接采用对位相乘（element-wise）后相加起来作为交叉特征，然后通过DNN直接将特征压缩，最后concatenate linear部分和deep部分的特征。

两种FM和DNN的结合方式：

DeepFM, 并行结构，FM和DNN分开计算
NFM,串行架构，将FM的结果作为DNN的输入

NFM模型

对于输入X的预测公式：

Embedding层：全连接层，将稀疏输入映射到一个密集向量，得到 V_x = {x₁v₁, x₂v₂, ... x_nv_n}
BI层: 池化操作，将一系列的Embedding向量转换为一个向量

隐藏层：神经网络的全连接层
预测层：将隐藏层输出到n*1的全连接层， V_x = {x₁v₁, x₂v₂, ... x_nv_n}
- 得到预测结果

NFM模型

FM 通过隐向量完成特征组合工作，同时解决了稀疏的问题。但是 FM 对于 non-linear 和 higher-order 特征交叉能力不足，因此可以使用FM和DNN来弥补这个不足 => NFM

BI层，将每个特征embedding进行两两做元素积， BI层的输出是一个 k维向量（隐向量的大小），BI层负责了二阶特征组合

可以将FM看成是NFM模型 Hidden Layer层数为0的一种特殊情况

DeepCTR工具

https://github.com/shenweichen/DeepCTR
实现了多种CTR深度模型
与Tensorflow 1.4和2.0兼容

数据集：MovieLens_Sample

包括了多个特征：user_id, movie_id, rating, timestamp, title, genres, gender, age, occupation, zip

使用DeepFM、DeepCTR中的WDL、DeepCTR中的NFM，计算RMSE值

data = pd.read_csv("movielens_sample.txt")
sparse_features = ["movie_id", "user_id", "gender", "age", "occupation", "zip"]
target = ['rating']
……
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2)
train_model_input = {name:train[name].values for name in feature_names}
test_model_input = {name:test[name].values for name in feature_names}
# 使用DeepFM进行训练
model = DeepFM(linear_feature_columns, dnn_feature_columns, task='regression')
model.compile("adam", "mse", metrics=['mse'], )
history = model.fit(train_model_input, train[target].values,batch_size=256, epochs=1, verbose=True, validation_split=0.2, )
# 使用DeepFM进行预测
pred_ans = model.predict(test_model_input, batch_size=256)


# 使用WDL进行训练
model = WDL(linear_feature_columns, dnn_feature_columns, task='regression')
model.compile("adam", "mse", metrics=['mse'], )
history = model.fit(train_model_input, train[target].values,batch_size=256, epochs=10, verbose=True, validation_split=0.2, )
# 使用WDL进行预测
pred_ans = model.predict(test_model_input, batch_size=256)


# 使用NFM进行训练
model = NFM(linear_feature_columns, dnn_feature_columns, task='regression')
model.compile("adam", "mse", metrics=['mse'], )
history = model.fit(train_model_input, train[target].values,batch_size=256, epochs=10, verbose=True, validation_split=0.2, )
# 使用NFM进行预测
pred_ans = model.predict(test_model_input, batch_size=256)

Summary

FM算法的作用：

泛化能力强，解决大规模稀疏数据下的特征组合问题，不仅是UserID, ItemID特征
MF是FM的特例，使用了特征embedding（User，Item）。FM使用了更多Side Information作为特征，同时在进行二阶特征组合权重预估的时候，使用到了MF
计算复杂度，可以在线性时间对样本做出预测，通过公式变换将计算复杂度降到O(k*n)

特征组合的作用：

更好的模拟真实世界中的影响因素
DeepFM采用了FM+DNN的方式，在低阶和高阶特征组合上更接近真实世界，因此效果也更好
很多特征，在高阶情况下，人很难理解，但是机器可以发现规律（使用DNN模型）

posted @ 2023-07-07 08:23 kris12 阅读(101) 评论(0) 编辑收藏举报

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