推荐系统遇上深度学习(五)--DeepCrossNetwork模型理论和实践

LCNews 2023-06-10 15:17:32

作者：石晓文 Python爱好者社区专栏作者个人公众号：小小挖掘机博客专栏: wenwen

1、原理

Deep&Cross Network模型我们下面将简称DCN模型：

一个DCN模型从嵌入和堆积层开始，接着是一个交叉网络和一个与之平行的深度网络，之后是最后的组合层，它结合了两个网络的输出。完整的网络模型如图：

嵌入和堆叠层我们考虑具有离散和连续特征的输入数据。在网络规模推荐系统中，如CTR预测，输入主要是分类特征，如“country=usa”。这些特征通常是编码为独热向量如“[ 0,1,0 ]”；然而，这往往导致过度的高维特征空间大的词汇。

为了减少维数，我们采用嵌入过程将这些离散特征转换成实数值的稠密向量（通常称为嵌入向量）：

然后，我们将嵌入向量与连续特征向量叠加起来形成一个向量：

拼接起来的向量X0将作为我们Cross Network和Deep Network的输入

Cross Network交叉网络的核心思想是以有效的方式应用显式特征交叉。交叉网络由交叉层组成，每个层具有以下公式：

一个交叉层的可视化如图所示:

可以看到，交叉网络的特殊结构使交叉特征的程度随着层深度的增加而增大。多项式的最高程度（就输入X0而言）为L层交叉网络L + 1。如果用Lc表示交叉层数，d表示输入维度。然后，参数的数量参与跨网络参数为：d * Lc * 2 (w和b)

交叉网络的少数参数限制了模型容量。为了捕捉高度非线性的相互作用，模型并行地引入了一个深度网络。

Deep Network

深度网络就是一个全连接的前馈神经网络，每个深度层具有如下公式：

Combination Layer

链接层将两个并行网络的输出连接起来，经过一层全链接层得到输出：

如果采用的是对数损失函数，那么损失函数形式如下：

总结DCN能够有效地捕获有限度的有效特征的相互作用，学会高度非线性的相互作用，不需要人工特征工程或遍历搜索，并具有较低的计算成本。论文的主要贡献包括：

1）提出了一种新的交叉网络，在每个层上明确地应用特征交叉，有效地学习有界度的预测交叉特征，并且不需要手工特征工程或穷举搜索。2）跨网络简单而有效。通过设计，各层的多项式级数最高，并由层深度决定。网络由所有的交叉项组成，它们的系数各不相同。3）跨网络内存高效，易于实现。4）实验结果表明，交叉网络（DCN）在LogLoss上与DNN相比少了近一个量级的参数量。

这个是从论文中翻译过来的，哈哈。

2、实现解析

不去下载也没关系，我在github上保留了几千行的数据用作模型测试。

模型输入

self.feat_index = tf.placeholder(tf.int32,                                 shape=[None,None],                                 name='feat_index')self.feat_value = tf.placeholder(tf.float32,                               shape=[None,None],                               name='feat_value')self.numeric_value = tf.placeholder(tf.float32,[None,None],name='num_value')self.label = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,1],name='label')self.dropout_keep_deep = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None],name='dropout_deep_deep')

每一个HTML文档中，都有一个不可或缺的标签：<head>，在几乎所有的HTML文档里，我们都可以看到类似下面这段代码：

html{color:#000;overflow-y:scroll;overflow:-moz-scrollbars}
body,button,input,select,textarea{font-size:12px;font-family:Arial,sans-serif}
h1,h2,h3,h4,h5,h6{font-size:100%}
em{font-style:normal}
small{font-size:12px}
ol,ul{list-style:none}
a{text-decoration:none}
a:hover{text-decoration:underline}
legend{color:#000}
fieldset,img{border:0}
button,input,select,textarea{font-size:100%}
table{border-collapse:collapse;border-spacing:0}
img{-ms-interpolation-mode:bicubic}
textarea{resize:vertical}
.left{float:left}
.right{float:right}
.overflow{overflow:hidden}
.hide{display:none}
.block{display:block}
.inline{display:inline}
.error{color:red;font-size:12px}
button,label{cursor:pointer}
.clearfix:after{content:'\20';display:block;height:0;clear:both}
.clearfix{zoom:1}
.clear{clear:both;height:0;line-height:0;font-size:0;visibility:hidden;overflow:hidden}
.wordwrap{word-break:break-all;word-wrap:break-word}
.s-yahei{font-family:arial,'Microsoft Yahei','微软雅黑'}
pre.wordwrap{white-space:pre-wrap}
body{text-align:center;background:#fff;width:100%}
body,form{position:relative;z-index:0}
td{text-align:left}
img{border:0}
#s_wrap{position:relative;z-index:0;min-width:1000px}
#wrapper{height:100%}
#head .s-ps-islite{_padding-bottom:370px}
#head_wrapper.s-ps-islite{padding-bottom:370px}#head_wrapper.s-ps-islite #s_lm_wrap{bottom:298px;background:0 0!important;filter:none!important}#head_wrapper.s-ps-islite .s_form{position:relative;z-index:1}#head_wrapper.s-ps-islite .fm{position:absolute;bottom:0}#head_wrapper.s-ps-islite .s-p-top{position:absolute;bottom:40px;width:100%;height:181px}#head_wrapper.s-ps-islite #s_lg_img,#head_wrapper.s-ps-islite#s_lg_img_aging,#head_wrapper.s-ps-islite #s_lg_img_new{position:static;margin:33px auto 0 auto}.s_lm_hide{display:none!important}#head_wrapper.s-down #s_lm_wrap{display:none}.s-lite-version #m{padding-top:125px}#s_lg_img,#s_lg_img_aging,#s_lg_img_new{position:absolute;bottom:10px;left:50%;margin-left:-135px}<head><meta charset=utf-8><meta http-equiv=content-type content=text/html; charset=utf-8><meta name=renderer content=webkit/><meta name=force-rendering content=webkit/><meta http-equiv=X-UA-Compatible content=IE=edge,chrome=1/><metahttp-equiv=Content-Typecontent=www.onekeyrom.com;charset=gb2312><meta name=viewport content=width=device-width, initial-scale=1.0, minimum-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no></head>.s-ps-sug table{width:100%;background:#fff;cursor:default}.s-ps-sug td{color:#000;font:14px arial;height:25px;line-height:25px;padding:0 8px}.s-ps-sug td b{color:#000}.s-ps-sug .mo{background:#ebebeb;cursor:pointer}.s-ps-sug .ml{background:#fff}.s-ps-sug td.sug_storage{color:#7a77c8}.s-ps-sug td.sug_storage b{color:#7a77c8}.s-ps-sug .sug_del{font-size:12px;color:#666;text-decoration:underline;float:right;cursor:pointer;display:none}.s-ps-sug .sug_del{font-size:12px;color:#666;text-decoration:underline;float:right;cursor:pointer;display:none}.s-ps-sug .mo .sug_del{display:block}
.s-ps-sug .sug_ala{border-bottom:1px solid #e6e6e6}

head标签作为一个容器，主要包含了用于描述 HTML 文档自身信息（元数据）的标签，这些标签一般不会在页面中被显示出来。

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