DeepFM处理特征交叉

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DeepFM处理特征交叉


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在训练资源有限，调参时间有限的现实情况下，MLP 对于特征交叉的处理其实还比较低效。因为 MLP 是通过 concatenate 层把所有特征连接在一起成为一个特征向量的，这里面没有特征交叉，两两特征之间没有发生任何关系。这个时候，在我们有先验知识的情况下，人为地加入一些负责特征交叉的模型结构，其实对提升模型效果会非常有帮助

【王喆-推荐系统】模型篇-(task7)DeepFM处理交叉特征
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-06 1597
学习总结 （1）DeepFM 模型在解决特征交叉问题上非常有优势，它会使用一个独特的 FM 层来专门处理特征之间的交叉问题。具体来说，就是使用点积、元素积等操作让不同特征之间进行两两组合，再把组合后的结果输入的输出神经元中，这会大大加强模型特征组合的能力。 （2）DeepFM的三个重点： 它是由 FM 和 Deep 两部分组成的； 在实现 FM 部分特征交叉层的时候，我们使用了多个 Dot Product 操作单元完成不同特征的两两交叉； Deep 部分则与 Wide&Deep 模型一样，负责所有输
精通推荐算法19：特征交叉之DeepFM -- 异构模型Wide侧引入FM
谢杨易的博客
08-03 1389
DeepFM通过对Wide侧优化，提升了异构模型表达能力，是推荐算法中的经典模型。虽然早在2017年就提出，距今已经很多年，但仍然广泛应用于各大推荐场景。与DeepDeep等模型相比，它的优势十分明显，主要有：不需要手工构造交叉特征，降低了对特征工程的依赖。相比之下，WideDeep仍然需要。模型可同时进行低阶和高阶特征交叉，兼顾了记忆和泛化两大能力。相比之下，DeepCrossing、FNN、PNN等模型则缺失了低阶特征交叉能力。
数据挖掘交叉特征案例
07-31
数据挖掘交叉特征案例
DeepFM---如何让模型更好地处理特征交叉
WGS.
02-05 1727
文章目录为什么深度学习模型需要加强特征交叉的能力？善于处理特征交叉的机器学习模型 FM深度学习模型和 FM 模型的结合 DeepFM特征交叉新方法：元素积操作TensorFlow实现1TensorFlow实现2 Embedding MLP、Wide&Deep、NerualCF 等几种不同的模型结构, 这几种模型都是怎么处理特征交叉这个问题的？ 比如说，模型的输入有性别、年龄、电影风格这几个特征，在训练样本中我们发现有 25 岁男生喜欢科幻电影的样 本，有 35 岁女生喜欢看恐怖电影的样本，那你觉得模
端到端的高低阶特征学习——DeepFM模型
很吵请安静
05-29 1846
解决痛点 DeepFM模型对比了FNN、PNN、Deep&wide，在其缺点上进行了改进，得到了DeepFM模型。 这三种模型的结构如上图所示，其不足分别如下： FNN 缺点如下： FNN底层通过为FM预训练得到向量，预训练有两个缺点： （1）FNN embedding矩阵的参数会受到预训练结果的影响 （2）预训练的引入使得模型的效率降低 FNN只能学到高阶特征组合，学习不到低阶特征 PNN 无法学些到低阶特征（可以理解为输入直接过了若干层网络，只学习到了高阶组合） deep&wi
【推荐算法】DeepFM：特征交叉建模的革命性架构
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weixin_43988131的博客
06-06 1529
DeepFM：特征交叉建模的革命性架构
推荐系统中特征交叉模型之——DeepWide/DeepFM/NFM
qq_39158406的博客
03-21 1279
前言 上篇文章中我们引入了推荐系统中特征交叉的概念，以及介绍了一些常见的特征交叉方法，这篇文章我们将详细地讨论一下推荐系统中特征交叉地模型，他们的特点，以及他们为什么会这样。本文中介绍的模型有Wide & Deep，deepFM，NFM，以及AFM和相应地拓展。 Wide & Deep 首先附上Wide&deep的模型结构，看起来很简单，左边时一个线性模型，右边时一个DNN模型。该模型采用线性部分提升模型的记忆能力，同时采用DNN部分提升模型的泛化能力。 与DNN部分相比，Wide
FM、deepFM介绍以及特征处理
sinat_24091225的博客
10-13 4773
FM FM在LR的基础上引入交叉项，其公式为： 从公式中可以看出，组合特征的参数一共有1+2+….+(n-1) =n(n−1)/2 个，n是离散化后的特征维度。Wij求解的思路是通过矩阵分解的方法。所有的二次项参数Wij可以组成一个对称阵W，W可以分解为 W=VTV，V 的第 i 列便是第 i 维特征的隐向量，如下。 FM模型的复杂度是线性的，FM模型是SVM模型与factorization模型的结合。 公式推导、求导参数更新、以及FM相比较SVM的优点和不同参考：https:/..
DeepFM调参总结
chunyun0716的专栏
07-09 1981
一、结论 使用id类特征效果很好，很重要 dropout对模型性能影响较大 dnn层数对模型性能影响大 同样数据特征的情况下，deepfm比lr在AUC（ROC）的效果好0.02～0.03 只使用id类特征（用户id，物品id）比使用全部特征（包含用户id，物品id）的AUC值差0.005左右，但是训练速度和预测速度大幅度提升。 二、应用场景 2.1 指标选择 应用deepfm和lr模型的目的是给召回阶段的候选集合排序，故选择AUC为模型离线评测的指标。同时关注loss的变化情况。 2.2 数据情况
DeepFM代码详解及Python实现
12-21
文章目录摘要一、数据预处理部分二、DeepFM部分1、FM部分的特征向量化2、Deep部分的权重设置3、网络传递部分4、loss5、梯度正则6、完整代码三、执行结果和测试数据集 摘要 DeepFM原理部分可以参看博客https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45459911/article/details/105359982，本文就着重介绍其代码复现部分的内容。 本文所写的代码参考自https://www.jianshu.com/p/71d819005fed，在此基础上进行了一些修改，并增加了注释。 一、数据预处理部分 import pickle import pandas a
DeepFM 中参数的理解
蕾姆的博客
04-24 3181
上图为Sparse Feature 层到 Dense Embedding 层的神经元连接示意图。 1、每个圆点代表一个神经元，神经元本身是没有数值的，我们需要知道的是Sparse Feature 到 Embedding 层之间连线的权重，这个权重就是所谓的Embedding Vector。 2、一共有m个field，每个field对应k个嵌入维数，所以嵌入层神经元的个数为m*k。 3、...
每周一文（十）华为deepFM模型
更木的博客
04-08 525
契机 wide & deep 模型的wide侧特征需要人工构造，这个很吃工作量，而且有可能人工构造的特征也不太全，deepFM的思想是将特征工程的工作交给FM来做，这样提取到的二维交叉隐向量更全面。另一个较为重要的改动为deepFM模型wide侧和deep侧是共享底层embedding特征的，这样两侧模型的输入特征更多，因而效果会更好。 模型结构 FM component 文章中的FM和传统的FM有些不一样，这里FM的隐向量并不是额外创建的，而是每个一维特征对应的embedding向量，这里也为后
稳压deepfm的CTR模型
Love-Coding
04-19 631
把deepfm换成transformer，离线AUC还不如deepfm？？ 调参问题，现在调出来了， deepfm和output_layer 和 1层transformer的output_layer 进行add操作，而不是用transformer替换另一个，就出效果了， 比单独deepfm AUC高0.7%-0.8% ...
深度学习（deep learning）优化调参细节（trick）
张月鹏的博客
04-22 1万+
深度学习中的优化调参细节总结
DeepFM 参数理解（二）
蕾姆的博客
05-05 6466
原文： https://www.sohu.com/a/251772910_633698 什么是CTR预估 CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是互联网广告常用的术语，指网络广告（图片广告/文字广告/关键词广告/排名广告/视频广告等）的点击到达率，即该广告的实际点击次数除以广告的展现量。 CTR是衡量互联网广告效果的一项重要指标。 CTR预估数据特点： 输入中包含类...
FM系列算法解读（FM+FFM+DeepFM）
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数据喵的博客
08-03 7万+
https://blog.youkuaiyun.com/jiangjiang_jian/article/details/80631180
DeepFM结合代码的理解
horizonheart的博客
04-28 7656
闲谈 众所周知，自从人工智能火了以后，大家现在全民AI，连小学生中学生都在搞所谓的AI。AI的实现应该靠算法与硬件的结合，但是国内貌似搞算法的远超搞硬件的。现阶段来看，算法层面上，主要靠深度网络。我理解所谓的深度网络，就是用一系列的线性函数模拟复杂的非线性函数。举个简单例子，一个正弦函数，我们可以将他的作用域划分成一系列的小区间，将每个区间端点的函数值用直线连接起来。如果这些区间足够小，就...
个人总结：推荐算法 从MF(LFM) 到 FM FFM Wide&Deep DeepFM
yyhhlancelot的博客
08-12 6576
FM 在推荐系统中，经常会碰到电影评分这样高度稀疏的数据，在之前的个人总结：推荐算法篇（附协同过滤等） 综述的基于模型的协同过滤中，提到了FunkSVD(LFM，Latent Factor Model)，通过设置隐含特征，进行矩阵分解，来实现对未知评分的预测。这里FM，和LFM一样，也是隐变量模型。 问题背景 传统逻辑回归认为特征直接是相互独立的，但是很多情况下特征之间的依赖关系不可忽视，因...
DeepFM
呵呵
06-25 1494
论文: https://arxiv.org/pdf/1606.07792.pdfdeepfm在kaggle竞赛中的应用: https://github.com/ChenglongChen/tensorflow-DeepFM/tree/master/examplehttps://www.jianshu.com/p/6f1c2643d31b
基于TensorFlow的deepFM推荐模型实现及测试
FM模型在处理稀疏数据上表现出色，能有效地学习特征向量的线性组合和二阶特征交互，是推荐系统中处理特征交叉的有效方法。 2. **深度神经网络（DNN）**：深度神经网络部分则被设计为能够捕捉复杂的非线性特征组合。...
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