一,FM算法:

1,逻辑回归上面进行了交叉特征。算法复杂度优化从O(n^3)->O(k*n^2)->O(k*n)。

2,本质:每个特征都有一个k维的向量,代表的是每个特征都有k个不可告人的信息。(FFM:面对不同的字段field都有k个不可告人的信息。)所以,得到了n*k的矩阵,每一行就是每一个特征的向量。

3,原理推导:https://zhuanlan.zhihu.com/p/37963267

4,代码:https://github.com/challenge-ICME2019-Bytedance/Bytedance_ICME_challenge/blob/master/model_zoo/fm.py

二,FFM算法:

1,FM上面多了一层field信息。

2,本质:每个特征面对不同的字段field都有k个不可告人的信息。

3,原理推导:

4,代码:

三,DeepFM:

1,把所有特征都embedding,FM和DNN并行。

2,本质:(DNN学习了高阶特征,两个模型共享了embedding。)

3,原理推导:https://www.jianshu.com/p/6f1c2643d31b   https://blog.csdn.net/horizonheart/article/details/89632046

4,代码:

5,优点:

  1. 不需要预训练FM得到隐向量
  2. 不需要人工特征工程
  3. 能同时学习低阶和高阶的组合特征
  4. FM模块和Deep模块共享Feature Embedding部分,可以更快的训练,以及更精确的训练学习

四,wide&deep:

1, 把逻辑回归和深度学习进行了结合,神经网络学习出来的向量和特征一起给逻辑回归。

2,本质:准确性和多样性。wide负责记忆,深度进行泛化(业务理解:多样性,尤其是对于没有同时出现过的特征)https://zhuanlan.zhihu.com/p/57247478

3,原理

4,代码:

五:模型之间的对比:

https://blog.csdn.net/ISMedal/article/details/100578354

在CTR预估以及推荐系统等场合下:

  • LR: LR最大的缺点就是无法组合特征,依赖于人工的特征组合,这也直接使得它表达能力受限,基本上只能处理线性可分或近似线性可分的问题。
  • FM: FM通过隐向量latent vector做内积来表示组合特征,从理论上解决了低阶和高阶组合特征提取的问题。但是实际应用中受限于计算复杂度,一般也就只考虑到2阶交叉特征。后面又进行了改进,提出了FFM,增加了Field的概念。
  • CNN: CNN模型的缺点是:偏向于学习相邻特征的组合特征。
  • RNN: RNN模型的缺点是:比较适用于有序列(时序)关系的数据。
  • FNN: 先使用预先训练好的FM,得到隐向量,然后作为DNN的输入来训练模型。缺点在于:受限于FM预训练的效果,Embedding的参数受FM的影响,不一定准确;预训练阶段增加了计算复杂度,训练效率低; FNN只能学习到高阶的组合特征。模型中没有对低阶特征建模。
  • PNN: PNN为了捕获高阶组合特征,在embedding layer和first hidden layer之间增加了一个product layer。但是内积的计算复杂度依旧非常高,原因是:product layer的输出是要和第一个隐藏层进行全连接的;product layer的输出需要与第一个隐藏层全连接,导致计算复杂度居高不下;和FNN一样,只能学习到高阶的特征组合。没有对于1阶和2阶特征进行建模。
  • Wide&Deep:同时学习低阶和高阶组合特征,它混合了一个线性模型(Wide part)和Deep模型(Deep part)。这两部分模型需要不同的输入,而Wide part部分的输入,依旧依赖人工特征工程。

但是,这些模型普遍都存在一个问题:偏向于提取低阶或者高阶的组合特征。不能同时提取这两种类型的特征。 需要专业的领域知识来做特征工程。无论是FNN还是PNN,他们都有一个绕不过去的缺点:对于低阶的组合特征,学习到的比较少。

  • DeepFM:在Wide&Deep的基础上进行改进,不需要预训练FM得到隐向量,不需要人工特征工程,能同时学习低阶和高阶的组合特征;FM模块和Deep模块共享Feature Embedding部分,可以更快的训练,以及更精确的训练学习。

六,深度学习:

1,https://www.cnblogs.com/liuyihai/p/8448977.html

2,

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