Detecting Beneficial Feature Interactions for Recommender Systems

本项目为百度飞桨论文复现挑战赛（第六期）论文复现项目。

完整的项目请移步：PaddleRec-sign

模型简介

特征交叉通过将两个或多个特征相乘，来实现样本空间的非线性变换，提高模型的非线性能力，其在推荐系统领域中可以显著提高准确率。以往的研究考虑了所有特征之间的交叉，但是某些特征交叉与推荐结果的相关性不大，其引入的噪声会降低模型的准确率。因此论文《Detecting Beneficial Feature Interactions for Recommender Systems》中提出了一种利用图神经网络自动发现有意义特征交叉的模型L0-SIGN。

作者使用图神经网络建模每个样本的特征，将特征交叉与图中的边相联系，用GNN的关系推理能力对特征交叉进行建模。使用L0正则化的边预测来限制图中检测的边的数量，以此进行有意义特征交叉的检测。

模型组网

L0-SIGN模型有两个模块，一个是L0边预估模块，通过矩阵分解图的邻接矩阵进行边的预估，一个是图分类SIGN模块。模型的主要组网结构如图1所示，与 net.py 中的代码一一对应 ：

快速开始

1. 克隆PaddleRec项目至本地

   git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec.git
   cd PaddleRec

2. 将本项目覆盖PaddleRec目录

3. 安装环境

   pip install -r requirements.txt

4. 参考模型简介，以运行项目