DeepCTR-Torch项目实战教程：从分类到多任务学习

DeepCTR-Torch项目实战教程：从分类到多任务学习

DeepCTR-Torch 【PyTorch】Easy-to-use,Modular and Extendible package of deep-learning based CTR models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepCTR-Torch

前言

DeepCTR-Torch是一个基于PyTorch实现的深度点击率预测模型库，它集成了多种先进的深度CTR模型，如DeepFM、MMOE等。本文将详细介绍如何使用DeepCTR-Torch解决不同类型的机器学习任务，包括二分类、回归以及多任务学习问题。

1. 二分类任务：Criteo广告点击率预测

1.1 数据集介绍

Criteo广告数据集是一个经典的点击率预测数据集，包含：

• 13个数值型特征
• 26个类别型特征（每个类别具有高基数性）

1.2 数据预处理

在建模前需要进行以下预处理步骤：

1. 缺失值处理：

   • 类别特征用"-1"填充
   • 数值特征用0填充

2. 特征编码：

   • 类别特征使用LabelEncoder进行编码
   • 数值特征使用MinMaxScaler归一化到[0,1]范围

3. 特征列生成：

   • 使用SparseFeat处理类别特征
   • 使用DenseFeat处理数值特征

1.3 DeepFM模型构建

DeepFM结合了因子分解机(FM)和深度神经网络(DNN)的优点：

model = DeepFM(linear_feature_columns=linear_feature_columns, 
               dnn_feature_columns=dnn_feature_columns,
               task='binary',
               l2_reg_embedding=1e-5, 
               device=device)

1.4 模型训练与评估

使用二元交叉熵作为损失函数，并监控AUC指标：

model.compile("adagrad", "binary_crossentropy",
              metrics=["binary_crossentropy", "auc"])
model.fit(train_model_input, train[target].values,
          batch_size=32, epochs=10)

2. 回归任务：MovieLens评分预测

2.1 数据集特点

MovieLens数据集包含用户对电影的评分，特征包括：

• 用户ID、电影ID
• 用户人口统计信息（性别、年龄等）

2.2 关键处理步骤

1. 类别特征编码：使用LabelEncoder
2. 模型配置：将task参数设为'regression'
3. 评估指标：使用均方误差(MSE)

2.3 回归模型实现

model = DeepFM(linear_feature_columns, 
               dnn_feature_columns, 
               task='regression', 
               device=device)
model.compile("adam", "mse", metrics=['mse'])

3. 多值输入处理：带电影类型的评分预测

3.1 多值特征处理

当特征是多值类型时（如电影可能有多个类型），需要特殊处理：

1. 建立词汇表映射：为每个唯一值分配索引
2. 序列填充：使用pad_sequences保证等长
3. 使用VarLenSparseFeat：处理变长序列特征

3.2 关键代码片段

# 序列特征处理
genres_list = pad_sequences(genres_list, maxlen=max_len, padding='post')

# 变长特征列定义
varlen_feature_columns = [VarLenSparseFeat(
    SparseFeat('genres', vocabulary_size=len(key2index)+1, embedding_dim=4),
    maxlen=max_len, combiner='mean')]

4. 多任务学习：MMOE模型应用

4.1 多任务学习场景

在推荐系统中，经常需要同时预测多个目标，例如：

• 用户是否完成观看（finish）
• 用户是否点赞（like）

4.2 MMOE模型特点

MMOE（Multi-gate Mixture-of-Experts）模型：

• 为每个任务分配专门的"门"网络
• 共享专家网络
• 允许不同任务学习不同的特征组合

4.3 实现要点

model = MMOE(dnn_feature_columns, 
             task_types=['binary', 'binary'],
             task_names=target, 
             device=device)
model.compile("adagrad", 
              loss=["binary_crossentropy", "binary_crossentropy"],
              metrics=['binary_crossentropy'])

5. 实践建议

1. 特征工程：尝试不同的数值特征处理方式（如对数变换）
2. 模型选择：根据任务特点选择合适的模型架构
3. 超参数调优：调整embedding维度、学习率等
4. 设备选择：利用GPU加速训练过程
5. 评估指标：根据业务需求选择合适的评估指标

通过本教程，您应该已经掌握了使用DeepCTR-Torch解决不同类型CTR预测问题的方法。实际应用中，还需要根据具体业务场景和数据特点进行适当调整和优化。

DeepCTR-Torch 【PyTorch】Easy-to-use,Modular and Extendible package of deep-learning based CTR models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepCTR-Torch