[深度模型] 新浪微博点击预测模型FiBiNet

 

[深度模型] 新浪微博点击预测模型FiBiNet

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一. 概述

本文主要介绍的paper名称为《FiBiNet: Combining Feature Importance and Bilinear feature Interaction for Click-Through Rate Prediction》

在做点击预测的时候，有一些特征是比另一些特征重要的。例如我们要预测一个人的收入，很显然他的职业比他的兴趣爱好更加重要。同时，在FM和FFM等模型当中，我们主要通过点积或Hadamard product的方法来计算特征之间的交互，是不是可以用更好的方式构造特征之间的交互？

因此，新浪微博提出了FiBiNet，通过Squeeze-and-Excitation Network(SENET)和Bilinear-Interaction的方式，来解决上述的问题。

 

 

二. 需了解的基础

需要对FM，FFM和DeepFM算法有一定的了解。如果没有，建议先阅读相关paper或资料。

 

三. 模型架构

整体模型架构如下所示

 

 

 

 

 

 

它主要有这几个部分组成的：sparse input layer，embedding layer，SENET layer，Bilinear-Interaction layer，combination layer，multiple hidden layers和 output layer。

下面分别对这几个layer进行具体的描述。

 

四. Sparse input and Embedding Layer

Sparse input and Embedding layer在深度预测模型如DeepFM，AFM中被广泛使用。原始的高维稀疏输入特征在这里被转换成低维的embedding：E = [e1, e2, e3, ... ef]。其中f表示field(feature)的个数，ei表示第i个field的embedding，每个field的维度都是一样的，用k来表示。

 

五. SENET Layer

这一层主要借鉴CV的SENET来学习每个特征的重要性。通过一系列的转换然后再和field对应的embedding结合起来，如下图所示

 

 

它包含三步：Squeeze，Excitation和Re-weight

(1) Squeeze

这一步主要是将每个embedding的维度做average pooling，将E = [e1, e2, e3, ... ef]转换成Z = [z1, z2, z3, ... zf]，其中zi是一个scalar，i 是第i个特征。zi的计算公式如下所示

 

 

 

 

 

 

(2) Excitation

这一层主要通过两层fully connected layers来学习每个field的权重。第一层fully connected layer首先将Z = [z1, z2, z3, ... zf]的维度降低，然后第二层fully connected layer再将Z = [z1, z2, z3, ... zf]的维度还原。公式如下所示

 

 

其中W1是f*r维的矩阵，W2是r*f维的矩阵， r小于f。

(3) Re-weight

将原始的Embedings和(2)中得到的权重进行相乘，就得到了动态学习到特征重要性的Embeddings。如下所示

 

 

六. Bilinear-Interaction layer

在FM和DeepFM等模型中，常常采用点积或者Hadamard product的方式来计算特征交互。而paper作者认为这种方式过于简单，不足以表达特征之间的特征交互。因此提出了Bilinear-Interaction的方式，如下图所示

 

 

如上图的右侧所示，vi首先会乘以一个W矩阵，然后再和vj做Hadamard product。根据W矩阵的不同，有3种Bilinear-Interaction的方式

（1）Field-All Type：所有的fields共用一个W矩阵

 

 

（2）Field-Each Type：每个field对应一个W矩阵

 

 

（3）Field-Interaction Type：每个特征交叉对应一个W矩阵

 

 

最终，我们将SENET Layer的Embedding经过Bilinear-Interaction转换得到p = [p1, p2, .. pn]。将初始的Embedding经过Bilinear-Interaction转换得到q = [q1, q2, .. qn]。

 

七. Combination Layer和Multiple Hidden Layers

最终，我们将p = [p1, p2, .. pn]和q = [q1, q2, .. qn]放在一起concat起来，经过多层fully connected layes后，使用sigmoid函数得出预测的结果yd。

 

八. Output Layer

将上述的yd加上线性模型，就得出我们最终的预测值，公式如下所示

 

 

损失函数为

 

 

 

九. 总结

以上便是FiBiNet的介绍，如果有问题，欢迎和我联系。

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编辑于 07-03

标签：Bilinear,layer,Interaction,特征,模型,FiBiNet,field,微博,所示
来源： https://www.cnblogs.com/cx2016/p/13910574.html