深度学习推荐系统(七)NFM模型及其在Criteo数据集上的应用

深度学习推荐系统(七)NFM模型及其在Criteo数据集上的应用

1 NFM模型原理及其实现

1.1 NFM模型原理

无论是 FM，还是其改进模型FFM，归根结底是⼀个⼆阶特征交叉的模型。受组合爆炸问题的困扰，FM 几乎不可能扩展到三阶以上，这就不可避免地限制了FM模型的表达能力。

新加坡国立大学学者利用神经网络的非线性和强表达能力来改进一下FM模型，得到一个增强版的FM模型，即NFM模型。

如下图，在数学形式上，NFM 模型的主要思路是用⼀个表达能力更强的函数替代原FM中二阶隐向量内积的部分。

这个表达能力更强的函数就是神经网络，因为神经网络理论上可以拟合任何复杂能力的函数， 所以作者把这个f(x)换成了一个神经网络，当然不是一个简单的DNN， 而是依然底层考虑了交叉，然后高层使用的DNN网络， 这个也就是NFM网络。

1.1.1 NFM的深度网络部分模型结构图

• NFM 网络架构的特点非常明显，就是在 Embedding 层和多层神经网络之间加入特征交叉池化层（Bi-Interaction Pooling Layer）。

• 所示的 NFM架构图省略了其⼀阶部分。如果把 NFM的⼀阶部分视为⼀个线性模型，那么NFM的架构也可以视为Wide＆Deep模型的进化。相比原始的 Wide＆Deep 模型，NFM 模型对其 Deep 部分加入了特征交叉池化层，加强了特征交叉。

1.1.2 特征交叉池化层

• 在进行两两Embedding向量的元素积操作后，对交叉特征向量取和，得到池化层的输出向量。

• 再把该向量输入上层的多层全连接神经网络(DNN)，进行进⼀步的交叉。

1.2 NFM模型的实现

NFM模型的实现在于特征交叉池化层，对原始的池化层公式进行化简：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch

class Dnn(nn.Module):
    """
    Dnn 网络
    """
    def __init__(self, hidden_units, dropout=0.):
        """
        hidden_units: 列表， 每个元素表示每一层的神经单元个数， 、
                      比如[256, 128, 64], 两层网络， 第一层神经单元128， 第二层64， 第一个维度是输入维度
        dropout: 失活率
        """
        super(Dnn, self).__init__()

        self.dnn_network = nn.ModuleList(
            [nn.Linear(layer[0], layer[1]) for layer in list(zip(hidden_units[:-1], hidden_units[1:]))])

        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

    def forward(self, x):
        for linear in self.dnn_network:
            x = linear(x)
            x = F.relu(x)

        x = self.dropout(x)
        return x



class NFM(nn.Module):

    def __init__(self, feature_info, hidden_units, embed_dim=8):
        """
               DeepCrossing：
                   feature_info: 特征信息（数值特征， 类别特征， 类别特征embedding映射)
                   hidden_units: 列表， 隐藏单元
                   dropout: Dropout层的失活比例
                   embed_dim: embedding维度
               """
        super(NFM, self).__init__()

        self.dense_features, self.sparse_features, self.sparse_features_map = feature_info

        # embedding层， 这里需要一个列表的形式， 因为每个类别特征都需要embedding
        self.embed_layers = nn.ModuleDict(
            {
    
    
                'embed_' + str(key): nn.Embedding(num_embeddings=val, embedding_dim=embed_dim)
                for key, val in self.sparse_features_map.items()
            }
        )

        # 注意 这里的总维度  = 数值型特征的维度 + 离散型变量每个特征要embedding的维度
        dim_sum = len(self.dense_features) + embed_dim
        hidden_units.insert(0, dim_sum)

        # bn
        self.bn = nn.BatchNorm1d(dim_sum)

        # dnn网络
        self.dnn_network = Dnn(hidden_units)

        # dnn的线性层
        self.dnn_final_linear = nn.Linear(hidden_units[-1], 1)

    def forward(self, x):
        # 1、先把输入向量x分成两部分处理、因为数值型和类别型的处理方式不一样
        dense_input, sparse_inputs = x[:, :len(self.dense_features)], x[:, len(self.dense_features):]
        # 2、转换为long形
        sparse_inputs = sparse_inputs.long()

        # 2、不同的类别特征分别embedding  [(batch_size, embed_dim)]
        sparse_embeds = [
            self.embed_layers['embed_' + key](sparse_inputs[:, i]) for key, i in
            zip(self.sparse_features_map.keys(), range(sparse_inputs.shape[1]))
        ]
        # 3、embedding进行堆叠
        sparse_embeds = torch.stack(sparse_embeds) # (离散特征数, batch_size, embed_dim)
        sparse_embeds = sparse_embeds.permute((1,0,2))  # (batch_size, 离散特征数, embed_dim)

        # 这里得到embedding向量 sparse_embeds的shape为(batch_size, 离散特征数, embed_dim)
        # 然后就进行特征交叉层，按照特征交叉池化层化简后的公式  其代码如下
        # 注意：
        # 公式中的x_i乘以v_i就是 embedding后的sparse_embeds
        # 通过设置dim=1,把dim=1压缩（行的相同位置相加、去掉dim=1），即进行了特征交叉
        embed_cross = 1 / 2 * (
                torch.pow(torch.sum(sparse_embeds, dim=1), 2) - torch.sum(torch.pow(sparse_embeds, 2), dim=1)
        )  # (batch_size, embed_dim)

        # 4、数值型和类别型特征进行拼接  (batch_size, embed_dim + dense_input维度 )
        x = torch.cat([embed_cross, dense_input], dim=-1)

        x = self.bn(x)

        # Dnn部分，使用全部特征
        dnn_out = self.dnn_final_linear(self.dnn_network(x))

        # out
        outputs = torch.sigmoid(dnn_out)

        return outputs

if __name__ == '__main__':
    x = torch.rand(size=(2, 5), dtype=torch.float32)
    feature_info = [
        ['I1', 'I2'],  # 连续性特征
        ['C1', 'C2', 'C3'],  # 离散型特征
        {
    
    
            'C1': 20,
            'C2': 20,
            'C3': 20
        }
    ]
    # 建立模型
    hidden_units = [128, 64, 32]

    net = NFM(feature_info, hidden_units)
    print(net)
    print(net(x))

NFM(
  (embed_layers): ModuleDict(
    (embed_C1): Embedding(20, 8)
    (embed_C2): Embedding(20, 8)
    (embed_C3): Embedding(20, 8)
  )
  (bn): BatchNorm1d(10, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
  (dnn_network): Dnn(
    (dnn_network): ModuleList(
      (0): Linear(in_features=10, out_features=128, bias=True)
      (1): Linear(in_features=128, out_features=64, bias=True)
      (2): Linear(in_features=64, out_features=32, bias=True)
    )
    (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
  )
  (dnn_final_linear): Linear(in_features=32, out_features=1, bias=True)
)
tensor([[0.4627],
        [0.4660]], grad_fn=<SigmoidBackward0>)

2 NFM模型在Criteo数据集上的应用

数据的预处理可以参考

深度学习推荐系统(二)Deep Crossing及其在Criteo数据集上的应用

2.1 准备训练数据

import pandas as pd

import torch
from torch.utils.data import TensorDataset, Dataset, DataLoader

import torch.nn as nn
from sklearn.metrics import auc, roc_auc_score, roc_curve

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 封装为函数
def prepared_data(file_path):
    # 读入训练集，验证集和测试集
    train_set = pd.read_csv(file_path + 'train_set.csv')
    val_set = pd.read_csv(file_path + 'val_set.csv')
    test_set = pd.read_csv(file_path + 'test.csv')

    # 这里需要把特征分成数值型和离散型
    # 因为后面的模型里面离散型的特征需要embedding， 而数值型的特征直接进入了stacking层， 处理方式会不一样
    data_df = pd.concat((train_set, val_set, test_set))

    # 数值型特征直接放入stacking层
    dense_features = ['I' + str(i) for i in range(1, 14)]
    # 离散型特征需要需要进行embedding处理
    sparse_features = ['C' + str(i) for i in range(1, 27)]

    # 定义一个稀疏特征的embedding映射， 字典{key: value},
    # key表示每个稀疏特征， value表示数据集data_df对应列的不同取值个数， 作为embedding输入维度
    sparse_feas_map = {
    
    }
    for key in sparse_features:
        sparse_feas_map[key] = data_df[key].nunique()


    feature_info = [dense_features, sparse_features, sparse_feas_map]  # 这里把特征信息进行封装， 建立模型的时候作为参数传入

    # 把数据构建成数据管道
    dl_train_dataset = TensorDataset(
        # 特征信息
        torch.tensor(train_set.drop(columns='Label').values).float(),
        # 标签信息
        torch.tensor(train_set['Label'].values).float()
    )

    dl_val_dataset = TensorDataset(
        # 特征信息
        torch.tensor(val_set.drop(columns='Label').values).float(),
        # 标签信息
        torch.tensor(val_set['Label'].values).float()
    )
    dl_train = DataLoader(dl_train_dataset, shuffle=True, batch_size=16)
    dl_vaild = DataLoader(dl_val_dataset, shuffle=True, batch_size=16)
    return feature_info,dl_train,dl_vaild,test_set

file_path = './preprocessed_data/'

feature_info,dl_train,dl_vaild,test_set = prepared_data(file_path)

2.2 建立NFM模型

from _01_nfm import NFM

hidden_units = [128, 64, 32]
net = NFM(feature_info, hidden_units)

# 测试一下模型
for feature, label in iter(dl_train):
    out = net(feature)
    print(feature.shape)
    print(out.shape)
    print(out)
    break

3.3 模型的训练

from AnimatorClass import Animator
from TimerClass import Timer


# 模型的相关设置
def metric_func(y_pred, y_true):
    pred = y_pred.data
    y = y_true.data
    return roc_auc_score(y, pred)


def try_gpu(i=0):
    if torch.cuda.device_count() >= i + 1:
        return torch.device(f'cuda:{
      
      i}')
    return torch.device('cpu')


def train_ch(net, dl_train, dl_vaild, num_epochs, lr, device):
    """⽤GPU训练模型"""
    print('training on', device)
    net.to(device)
    # 二值交叉熵损失
    loss_func = nn.BCELoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(params=net.parameters(), lr=lr)

    animator = Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs],legend=['train loss', 'train auc', 'val loss', 'val auc']
                        ,figsize=(8.0, 6.0))
    timer, num_batches = Timer(), len(dl_train)
    log_step_freq = 10

    for epoch in range(1, num_epochs + 1):
        # 训练阶段
        net.train()
        loss_sum = 0.0
        metric_sum = 0.0

        for step, (features, labels) in enumerate(dl_train, 1):
            timer.start()
            # 梯度清零
            optimizer.zero_grad()

            # 正向传播
            predictions = net(features)
            loss = loss_func(predictions, labels.unsqueeze(1) )
            try:          # 这里就是如果当前批次里面的y只有一个类别， 跳过去
                metric = metric_func(predictions, labels)
            except ValueError:
                pass

            # 反向传播求梯度
            loss.backward()
            optimizer.step()
            timer.stop()

            # 打印batch级别日志
            loss_sum += loss.item()
            metric_sum += metric.item()

            if step % log_step_freq == 0:
                animator.add(epoch + step / num_batches,(loss_sum/step, metric_sum/step, None, None))

        # 验证阶段
        net.eval()
        val_loss_sum = 0.0
        val_metric_sum = 0.0


        for val_step, (features, labels) in enumerate(dl_vaild, 1):
            with torch.no_grad():
                predictions = net(features)
                val_loss = loss_func(predictions, labels.unsqueeze(1))
                try:
                    val_metric = metric_func(predictions, labels)
                except ValueError:
                    pass

            val_loss_sum += val_loss.item()
            val_metric_sum += val_metric.item()

            if val_step % log_step_freq == 0:
                animator.add(epoch + val_step / num_batches, (None,None,val_loss_sum / val_step , val_metric_sum / val_step))

        print(f'final: loss {
      
      loss_sum/len(dl_train):.3f}, auc {
      
      metric_sum/len(dl_train):.3f},'
              f' val loss {
      
      val_loss_sum/len(dl_vaild):.3f}, val auc {
      
      val_metric_sum/len(dl_vaild):.3f}')
        print(f'{
      
      num_batches * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec on {
      
      str(device)}')

lr, num_epochs = 0.001, 10
train_ch(net, dl_train, dl_vaild, num_epochs, lr, try_gpu())