DeepFM：融合线性模型与因子分解机的深度推荐模型

2024-01-23 01:18:13

简介

推荐系统在现代互联网服务中扮演着至关重要的角色，它们通过分析用户历史行为来预测和推荐用户感兴趣的物品。近年来，深度学习技术在推荐系统中取得了显著进展，带来了各种先进的推荐模型。

DeepFM就是其中一种流行的深度推荐模型，它将线性模型和因子分解机的优点巧妙地结合在一起。线性模型可以捕捉特征之间的线性关系，而因子分解机则能够刻画特征之间的非线性交互。DeepFM通过将这两种模型融合，能够同时利用线性特征和非线性特征，从而提升推荐的准确性和多样性。

公式推导

DeepFM的模型公式如下：

y = w0 + w^T x + <v_i, v_j> z_{ij}

其中：

y：预测的输出值
w0：偏差项
w：线性模型的权重向量
x：输入特征向量
v_i、v_j：因子分解机中第i个和第j个特征的隐向量
z_{ij}：特征i和j之间的交叉特征，表示为v_i和v_j的内积

模型实现

我们使用PyTorch和Torch-RecHub来实现DeepFM。Torch-RecHub是一个基于PyTorch的推荐系统工具库，提供了各种常见的推荐模型实现和训练工具。

import torch
from torchrec import deepfm

# 构建DeepFM模型
model = deepfm.DeepFM(
    num_features=num_features,
    embedding_dim=embedding_dim,
    num_factors=num_factors,
    linear_feature_columns=linear_feature_columns,
    embedding_feature_columns=embedding_feature_columns,
)

# 训练DeepFM模型
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in train_dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        y_pred = model(batch)
        loss = torch.nn.MSELoss()(y_pred, batch['label'])
        loss.backward()
        optimizer.step()