【推荐系统】FM，FFM，AFM的简要介绍

CTR

Click-through rate (CTR) is the ratio of users who click on a specific
link to the number of total users who view a page, email, or
advertisement. It is commonly used to measure the success of an online
advertising campaign for a particular website as well as the
effectiveness of email campaigns.

在计算广告和推荐系统中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，判断一个商品的是否进行推荐需要根据CTR预估的点击率来进行。准确的估计CTR对于提高流量的价值，增加广告收入有重要的指导作用。在进行CTR预估时，除了单特征外，往往要对特征进行组合。预估CTR，业界常用的方法有人工特征工程 + LR(Logistic Regression)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) + LR、FM（Factorization Machine）和 FFM（Field-aware Factorization Machine）模型。在这些模型中，FM和FFM近年来表现突出，分别在由Criteo和Avazu举办的CTR预测竞赛中夺得冠军

FM

FM(Factorization Machine)主要是为了解决数据稀疏的情况下，特征怎样组合的问题。

线性回归

在传统的线性回归模型中，对于一个给定的特征向量 $X=(x_1,x_2,…,x_n)^T$ ，线性回归建模时采用的函数是

$\hat{y}(x) = w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n\\ =w_0+\sum_{i=1}^nw_ix_i$

可以看出，各特征分量 $x_i$ 和 $x_j$ 之间是相互孤立的，即 $\hat{y}(x)$ 中仅考虑单个的特征分量，而没有考虑特征分量之间的相互关系（interaction）

特征组合

所以，我们可以把函数 $\hat{y}$ 改写成
$\hat{y}(x) =w_0+\sum_{i=1}^nw_ix_i+\sum_{i=1}^{n-1}\sum_{j=i+1}^{n}w_{ij}x_ix_j$

这样，便将任意两个（互异）特征分量之间的关系也考虑进来了

不过，这种直接在特征分量 $x_ix_j$ 前直接分配系数 $w_{ij}$ 的方式，在处理稀疏矩阵时有一个很大的缺陷。

稀疏矩阵即意味着大部分的特征分量是没有出现过交互的，即在矩阵中该位置为0（ $x_i = 0$ $or$ $x_j = 0$ ），这样就不能对相应的参数进行估计

而在高度稀疏的数据场景中，由于数据量的不足，样本中出现未交互的特征分量是很普遍的

辅助向量

因此针对每个维度的特征分量 $x_i$ ，引入辅助向量
$v_i=(v_i1, v_i2, ...,v_ik)^T ∈ R^k，i = 1, 2, ..., n$
其中 $k∈N^+$ 是超参数(hyperparameters)

并将 $w_{ij}$ 改写成
$\hat{w_{ij}} = {v_i}^Tv_j:=\sum_{l=1}^kv_{il}v_{jl}$

于是，函数 $\hat{y}$ 可以进一步改写为

$\hat{y}(x) =w_0+\sum_{i=1}^nw_ix_i+\sum_{i=1}^{n-1}\sum_{j=i+1}^{n}<{v_i}^Tv_j>x_ix_j$

复杂度分析

对于模型方程，直观地计算复杂度可得
${n+(n-1)} + \{\cfrac{n(n-1)}{2}[k+(k-1)+2]+\cfrac{n(n-1)}{2}-1\}+2=O(kn^2)$

但可以对方程改写，将其复杂度降为线性的O(kn)，具体推导过程如下：

在这里插入图片描述

于是复杂度变为
$k\{[n+(n-1)+1]+[3n+(n-1)]+1\}+(k-1)+1=O(kn)$

one-hot编码

举一个广告分类问题的例子
在这里插入图片描述
clicked是分类值，表明用户有没有点击该广告。1表示点击，0表示未点击。而country,day,ad_type则是对应的特征。对于这种categorical特征，一般都是进行one-hot编码处理

将上面的数据进行one-hot编码以后，就变成了下面这样：
在这里插入图片描述

因为是categorical特征，所以经过one-hot编码以后，不可避免的样本的数据就变得很稀疏。比如假设淘宝或者京东上的item为100万，如果对item这个维度进行one-hot编码，光这一个维度数据的稀疏度就是百万分之一

one-hot编码带来的另一个问题是特征空间变大。同样以上面淘宝上的item为例，将item进行one-hot编码以后，样本空间有一个categorical变为了百万维的数值特征，特征空间就一下子暴增一百万

FFM

field

FFM（Field-aware Factorization Machine）是在FM的基础上发展出来的算法。通过引入field的概念，FFM把相同性质的特征归于同一个field

在上面的广告分类问题中，“Day=26/11/15”、“Day=1/7/14”、“Day=19/2/15”这三个特征都是代表日期的，可以放到同一个field中。同理，Country也可以放到一个field中。简单来说，同一个categorical特征经过One-Hot编码生成的数值特征都可以放到同一个field，包括用户国籍，广告类型，日期等等

在FFM中，每一维特征 $x_i$ ，针对其它特征的每一种field $f_j$ ，都会学习一个隐向量 $v_{i,fj}$ 。因此，隐向量不仅与特征相关，也与field相关。也就是说，“Day=26/11/15”这个特征与“Country”特征和“Ad_type"特征进行关联的时候使用不同的隐向量，这与“Country”和“Ad_type”的内在差异相符，也是FFM中“field-aware”的由来

假设样本的 $n$ 个特征属于 $f$ 个field，那么FFM的二次项有 $nf$ 个隐向量。而在FM模型中，每一维特征的隐向量只有一个。FM可以看作FFM的特例，是把所有特征都归属到一个field时的FFM模型。根据FFM的field敏感特性，可以导出其模型方程

$\hat{y}(x) =w_0+\sum_{i=1}^nw_ix_i+\sum_{i=1}^{n-1}\sum_{j=i+1}^{n}<v_{i,f_j},v_{j,f_i}>x_ix_j$

其中， $f_j$ 是第 $j$ 个特征所属的field。如果隐向量的长度为 $k$ ，那么FFM的二次参数有 $nfk$ 个，远多于FM模型的 $nk$ 个。此外，由于隐向量与field相关，FFM二次项并不能够化简，其预测复杂度是 $O(kn^2)$

特征组合

下面以一个例子简单说明FFM的特征组合方式。输入记录如下：

在这里插入图片描述

这条记录可以编码成5个特征，其中“Genre=Comedy”和“Genre=Drama”属于同一个field，“Price”是数值型，不用One-Hot编码转换。为了方便说明FFM的样本格式，我们将所有的特征和对应的field映射成整数编号
在这里插入图片描述
那么，FFM的组合特征有10项，如下图所示

其中，红色是field编号，蓝色是特征编号

与FM对比

FFM由于引入了field的概念细化了FM的隐向量的表示，因此设计合理的field之后，
效果会比FM好

但是由于FM经过推导后，复杂度是线性的，而FFM的复杂度是二次的，在工业界的业务中，又常常会出现上亿维度的特征空间，如果使用FFM，会导致成本过高，所以如果使用FFM对于FM没有明显的提升效果，一般选用FM模型

从FM和FFM在公开数据集上的表现来看，FM和FFM各有千秋，但相比于原始未进行特征交互的LM和直接计算特征交互矩阵W的Poly2方法还是有一定程度的提升
在这里插入图片描述

AFM

FM能够发现二阶组合特征，但是所有特征的权重都是一样的，这会阻碍FM的效果，因为不是所有的特征都是有用的，例如有些无用的特征进行组合会引入噪声，降低FM的效果。因此AFM模型引入了attention机制。attention机制相当于一个加权平均，attention的值就是其中权重，用来判断不同特征之间交互的重要性

结构图

在这里插入图片描述
可以看出，AFM前三个部分，sparse input、embedding layer、pair-wise interaction layer其实和FM是一样的。

在pair-wise interaction layer中，AFM把embedding后的特征向量进行两两组合，得到：
在这里插入图片描述
圆圈中有个点的符号代表的含义是element-wise product，即：

因此，我们在求和之后得到的是一个K维的向量，还需要跟一个向量p相乘，得到一个具体的数值。

最后经过attention-based pooling的加权后得到预测公式
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其中 $a_{i,j}$ 的值是通过最小化损失函数得到的，所以还需要加入MLP，将此层称为attention network，现定义为：

对score进行 softmax 的归一化：

在这里插入图片描述
另外，由于这种attention的方式对训练数据的拟合表达更充分，但也更容易过拟合，因此AFM的论文作者除了在loss中加入正则项之外，在attention部分加入了dropout

与FM的对比

作者在Frappe和MovieLens数据集上进行了实验，AFM的表现beat掉了所有fine tuned的对比模型（LibFm、HOFM、Wide&Deep、DeepCross）。而且，使用这套框架的传统FM也要比LibFM的效果好，原因之一在于dropout的引入降低了过拟合的风险，第二在于LibFM在迭代优化时使用的是SGD方法，对每个参数的学习步长一致，很容易使后期的学习很快的止步，而Adagrad的引入使得学习率可变，因此性能更加优良。另外，attention的引入，一方面加速了收敛速度，另一方面也具有对交叉特征的可解释性（因为就是权重），类似于特征重要性。