读论文推荐系统之ctr预估-DCN模型解析

[guevara]

（读论文）推荐系统之ctr预估-DCN模型解析



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Jesse_jia

本人才疏学浅，不足之处欢迎大家指出和交流。

今天要分享的是2017年斯坦福与Google联合提出的DCN模型，和明天要分享的XDeepFM是配套的，同时这篇论文是Google 对 Wide & Deep工作的一个后续研究。本人写文章的顺序尽量严格按照时间顺序来的~话不多说，来看看今天分享的深度模型（串行结构）有哪些创新之处吧。

原文：《Deep & Cross Network for Ad Click Predictions》

1、背景及相关工作

（每篇文章都重复下这些背景哈，希望大家别看烦，尽量换种方式）：传统的CTR预估模型需要大量的人工特征工程，耗时耗力；引入DNN之后，依靠神经网络强大的学习能力，可以一定程度上实现自动学习特征组合。但是DNN的缺点在于隐式的学习特征组合带来的不可解释性，以及低效率的学习(并不是所有的特征组合都是有用的)。这时交叉网络应运而生，同时联合DNN，发挥两者的共同优势。传统的CTR预估模型需要大量的人工特征工程，耗时耗力；引入DNN之后，依靠神经网络强大的学习能力，可以一定程度上实现自动学习特征组合。但是DNN的缺点在于隐式的学习特征组合带来的不可解释性，以及低效率的学习(并不是所有的特征组合都是有用的)。这时交叉网络应运而生，同时联合DNN，发挥两者的共同优势。

相关工作：由于数据集规模和维数的急剧增加，之前已经提出了许多方法：

最开始FM使用隐向量的内积来建模组合特征；

FFM在此基础上引入field的概念，针对不同的field使用不同的隐向量。

但是，这两者都是针对低阶（二阶，高阶会产生非常大的计算成本）的特征组合进行建模的；随着DNN在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得重要进展，DNN几乎无限的表达能力被广泛的研究。同样也尝试被用来解决web产品中输入数据高维高稀疏的问题。DNN可以对高维组合特征进行建模，但是DNN的不可解释性让DNN是否是目前最高效的针对此类问题的建模方式成为了一个问题； 另一方面，在Kaggle上的很多比赛中，大部分的获胜方案都是使用的人工特征工程，构造低阶的组合特征，这些特征意义明确且高效。而DNN学习到的特征都是隐式的、高度非线性的高阶组合特征，含义非常难以解释。这揭示了一个模型能够比通用的DNN设计更能够有效地学习的有界度特征的相互作用，那是否能设计一种DNN的特定网络结构来改善DNN，使得其学习起来更加高效呢？

Wide＆Deep是其中一个探索的例子，它以交叉特征作为一个线性模型的输入，与一个DNN模型一起训练，然而，W&D网络的成功取决于正确的交叉特征的选择（仍依赖人工特征工程），这是一个至今还没有明确有效的方法解决的指数问题。

于是提出DCN进行进一步探索，将Wide部分替换为由特殊网络结构实现的Cross，自动构造有限高阶的交叉特征，并学习对应权重，告别了繁琐的人工叉乘。下面一起来看下细节：

2、DEEP & CROSS NETWORK

DCN整体模型的架构图如上：底层是Embedding and stacking layer，然后是并行的Cross Network和Deep Network，最后是Combination Layer把Cross NetworkDeep Network的结果stack得到Output。

2.1 Embedding and stacking layer

DCN底层的两个功能是Embed和Stack；

Embed：
在web-scale的推荐系统比如CTR预估中，输入的大部分特征都是类别型特征，通常的处理办

法就是编码为one-hot向量，对于实际应用中维度会非常高且稀疏，因此使用嵌入层来将这些离散特征转换成实数值的稠密向量。

Stack：
处理完了类别型特征，还有连续型特征需要处理。所以我们把连续型特征规范化之后，和嵌入向量stacking（堆叠）到一起形成一个向量，就得到了原始的输入：

2.2 Cross network

Cross Network是这个模型的核心，它被设计来高效地应用显式的交叉特征，关键在于如何高效地进行feature crossing。对于每层的计算，使用下述公式：

其中xl和xl+1 分别是第l层和第l+1层cross layer的输出（的列向量），wl和bl是这两层之间的连接参数。注意上式中所有的变量均是列向量，W也是列向量，并不是矩阵。

理解：
这其实应用了残差网络的思想，xl+1 = f(xl, wl, bl) + xl：每一层的输出，都是上一层的输出加上feature crossing f。而f就是在拟合该层输出和上一层输出的残差（xl+1​−xl​）。残差网络有很多优点，其中一点是处理梯度退化/消失的问题，使神经网络可以“更深”.一层交叉层的可视化如下图所示：

High-degree Interaction Across Features:
Cross Network特殊的网络结构使得cross feature的阶数随着layer depth的增加而增加。相对于输入x0来说，一个l层的cross network的cross feature的阶数为l+1。

复杂度分析：
假设一共有Lc层cross layer，起始输入x0的维度为d。那么整个cross network的参数个数为: d × Lc × 2 ；
因为每一层的W和b都是d维的。从上式可以发现，复杂度是输入维度d的线性函数，所以相比于deep network，cross network引入的复杂度微不足道。这样就保证了DCN的复杂度和DNN是一个级别的。论文中分析Cross Network的这种效率是因为x0 * xT的秩为1，使得我们不用计算并存储整个的矩阵就可以得到所有的cross terms。

但是，正是因为cross network的参数比较少导致它的表达能力受限，为了能够学习高阶非线性的组合特征，DCN并行的引入了Deep Network。

2.3 Deep network

深度网络就是一个全连接的前馈神经网络，层数可以自己设定；

分析计算一下参数的数量来估计下复杂度。假设输入x0维度为d，一共有Lc层神经网络，每一层的神经元个数都是m个。那么总的参数或者复杂度为：

2.4 Combination layer

Combination Layer把Cross Network和Deep Network的输出拼接起来，然后经过一个加权求和后得到logits，然后输入到标准的逻辑回归函数得到最终的预测概率。形式化如下：

p是最终的预测概率；XL1是d维的，表示Cross Network的最终输出；hL2是m维的，表示Deep Network的最终输出；Wlogits是Combination Layer的权重；最后经过sigmoid函数，得到最终预测概率。

损失函数使用带正则项的log loss，形式化如下：

此外，Cross Network和Deep Network，DCN是一起训练Cross Network和Deep Network的，这样网络可以知道另外一个网络的存在。

3、CROSS NETWORK ANALYSIS

本节是为了解释DCN的高效性,从三个角度：

1、polynomial approximation；2、generalization to FMs；3、efficientprojection。
（具体的分析请大家参阅原论文：这部分是非常重要的一部分，是论文中解释DCN为何高效的理论部分，从数学上证明了为何递归叉乘部分包含了所有低阶特征组合）

4、总结（具体的对比实验和实现细节等请参阅原论文）

DCN模型的特点：

1. 在cross network中，在每一层都应用feature crossing。高效的学习了bounded degree组合特征。不需要人工特征工程。

2. 网络结构简单且高效。多项式复杂度由layer depth决定。

3. 相比于DNN，DCN的logloss更低，而且参数的数量将近少了一个数量级。

4. 但是经过对cross network的分析如下，最终得到的输出就相当于X0 不断乘以一个数（标量），而且它们的特征交互是发生在元素级（bit-wise）。这种处理方式可能是存在问题的。

（当然，指出这些问题的就是我们下一篇论文XDeepFM啦，我们下篇再见）


实现DCN的一个Demo，感兴趣的童鞋可以看下我的github。

via Jesse's Blog

December 5, 2024 at 06:31PM