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基于FM模型的点击率预估模型

AI Studio在线运行环境

以下是本例的简要目录结构及说明:

├── data #样例数据
    ├── sample_data #样例数据
        ├── train
            ├── sample_train.txt #训练数据样例
├── __init__.py
├── README.md #文档
├── config.yaml # sample数据配置
├── config_bigdata.yaml # 全量数据配置
├── net.py # 模型核心组网(动静统一)
├── criteo_reader.py #数据读取程序
├── static_model.py # 构建静态图
├── dygraph_model.py # 构建动态图

注:在阅读该示例前,建议您先了解以下内容:

paddlerec入门教程

内容

模型简介

CTR(Click Through Rate),即点击率,是“推荐系统/计算广告”等领域的重要指标,对其进行预估是商品推送/广告投放等决策的基础。简单来说,CTR预估对每次广告的点击情况做出预测,预测用户是点击还是不点击。CTR预估模型综合考虑各种因素、特征,在大量历史数据上训练,最终对商业决策提供帮助。本模型实现了下述论文中的FM模型:

@inproceedings{
  title={Factorization Machines},
  author={Rendle},
  booktitle={The 10th IEEE International Conference on Data Mining(ICDM)},
  year={2010}
}

数据准备

训练及测试数据集选用Display Advertising Challenge所用的Criteo数据集。该数据集包括两部分:训练集和测试集。训练集包含一段时间内Criteo的部分流量,测试集则对应训练数据后一天的广告点击流量。 每一行数据格式如下所示:

<label> <integer feature 1> ... <integer feature 13> <categorical feature 1> ... <categorical feature 26>

其中<label>表示广告是否被点击,点击用1表示,未点击用0表示。<integer feature>代表数值特征(连续特征),共有13个连续特征。<categorical feature>代表分类特征(离散特征),共有26个离散特征。相邻两个特征用\t分隔,缺失特征用空格表示。测试集中<label>特征已被移除。
在模型目录的data目录下为您准备了快速运行的示例数据,若需要使用全量数据可以参考下方效果复现部分。

运行环境

PaddlePaddle>=2.0

python 2.7/3.5/3.6/3.7

os : windows/linux/macos

快速开始

本文提供了样例数据可以供您快速体验,在任意目录下均可执行。在fm模型目录的快速执行命令如下:

# 进入模型目录
# cd models/rank/fm # 在任意目录均可运行
# 动态图训练
python -u ../../../tools/trainer.py -m config.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml 
# 动态图预测
python -u ../../../tools/infer.py -m config.yaml 

# 静态图训练
python -u ../../../tools/static_trainer.py -m config.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml 
# 静态图预测
python -u ../../../tools/static_infer.py -m config.yaml 

模型组网

FM模型的组网本质是一个二分类任务,代码参考net.py。模型主要组成是一阶项部分,二阶项部分以及相应的分类任务的loss计算和auc计算。模型的组网可以较为方便的于公式对应,FM的表达式如下,可观察到,只是在线性表达式后面加入了新的交叉项特征及对应的权值。

一阶项部分

一阶项部分类似于我们rank下的logistic_regression模型。主要由embedding层和reduce_sum层组成
首先介绍Embedding层的搭建方式:Embedding层的输入是feat_idx,shape由超参的sparse_feature_number定义。需要特别解释的是is_sparse参数,当我们指定is_sprase=True后,计算图会将该参数视为稀疏参数,反向更新以及分布式通信时,都以稀疏的方式进行,会极大的提升运行效率,同时保证效果一致。
各个稀疏的输入通过Embedding层后,进行reshape操作,方便和连续值进行结合。
将离散数据通过embedding查表得到的值,与连续数据的输入进行相乘再累加的操作,合为一个一阶项的整体。
我们又构造了一个初始化为0,shape为1的变量,作为公式前零阶项的部分。

二阶项部分

二阶项部分主要实现了公式中的交叉项部分,也就是特征的组合部分。Wij求解的思路是通过矩阵分解的方法。所有的二次项参数Wij可以组成一个对称阵W,那么这个矩阵就可以如下分解:

V 的第 i 列便是第 i 维特征的隐向量。特征分量Xi与Xj的交叉项系数就等于Xi对应的隐向量与Xj对应的隐向量的内积,即每个参数 wij=⟨vi,vj⟩ 交叉项的展开式如下:

Loss及Auc计算

  • 预测的结果通过直接通过激活函数sigmoid给出,为了得到每条样本分属于正负样本的概率,我们将预测结果和1-predict合并起来得到predict_2d,以便接下来计算auc。
  • 每条样本的损失为负对数损失值,label的数据类型将转化为float输入。
  • 该batch的损失avg_cost是各条样本的损失之和
  • 我们同时还会计算预测的auc指标。

效果复现

为了方便使用者能够快速的跑通每一个模型,我们在每个模型下都提供了样例数据。如果需要复现readme中的效果,请按如下步骤依次操作即可。 在全量数据下模型的指标如下:

模型 auc batch_size epoch_num Time of each epoch
FM 0.78 4096 10 约2.5小时
  1. 确认您当前所在目录为PaddleRec/models/rank/fm
  2. 进入paddlerec/datasets/criteo目录下,执行该脚本,会从国内源的服务器上下载我们预处理完成的criteo全量数据集,并解压到指定文件夹。
cd ../../../datasets/criteo
sh run.sh
  1. 切回模型目录,执行命令运行全量数据
cd - # 切回模型目录
# 动态图训练
python -u ../../../tools/trainer.py -m config_bigdata.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml 
python -u ../../../tools/infer.py -m config_bigdata.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml 

进阶使用

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