推荐系统 - DeepFM模型

作者: nlpming | 来源:发表于2021-06-22 00:38 被阅读0次

1. 简介

DeepFM模型2017年由哈尔滨工业大学与华为公司联合提出，将FM的模型结构与Wide&Deep模型进行了整合。DeepFM对Wide&Deep模型的改进之处在于，它用FM替换了原来的Wide部分，加强了浅层网络部分特征组合能力。DeepFM模型结构如下，左边的FM部分与右边的DNN部分共享相同的Embedding层；

DeepFM整体结构.png

2. DeepFM模型结构

2.1 FM部分

FM部分.png

2.2 Deep部分

Deep部分.png

2.3 DeepFM目标函数

$\hat{y} = sigmoid(y_{FM} + y_{DNN})$
$y_{FM} = <w, x> + \sum_{j_1=1}^{d} \sum_{j_2=j_1+1}^{d} <v_i, v_j>x_{j_1}x_{j_2}$
$\begin{align} a^{(0)} &= \left[ e_1, e_2, ..., e_m \right] \\ a^{(l+1)} &= \sigma(W^{(l)}a^{(l)} + b^{(l)}) \\ y_{DNN } &= \sigma(W^{|H|+1}a^{H} + b^{|H|+1}) \end{align}$

上式中， $d$ 表示特征数； $e_i$ 表示第 $i$ 个特征域对应的embedding，总共有 $m$ 个特征域； $|H|$ 表示DNN隐层数量。

3. DeepFM模型理解

DeepFM模型，注意事项：
（1）对于线性层，sparse id类特征和dense特征直接输入到linear层；
（2）FM 2阶交叉层：只有sparse id特征编码之后才会输入到该层，dense特征想要和sparse特征做特征交叉必须分桶处理；
（3）sparse id转成embedding向量之后才输入到DNN模型中；
（4）dense类特征输入到DNN模型需要做归一化处理；
deepfm tensorflow代码实现：https://github.com/shenweichen/DeepCTR/blob/master/deepctr/models/deepfm.py

DeepFM模型理解.png

参考资料

【DeepFM论文】DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pdf
【DeepFM模型及代码实现汇总】https://paperswithcode.com/paper/deepfm-a-factorization-machine-based-neural#code

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