探索DeepFM算法：揭秘搜索推荐中的CTR预估神器

2024-01-24 09:13:07

在搜索推荐领域，CTR（点击率）预估是衡量推荐系统质量的重要指标之一。近年来，深度学习技术在CTR预估任务中取得了优异的成绩，其中，DeepFM算法备受业界关注。本文将深入解析DeepFM算法原理，详细介绍其代码实现，并通过比赛实战案例，帮助读者全面掌握DeepFM算法在搜索推荐中的应用技巧。

DeepFM算法原理

DeepFM算法是谷歌在2017年提出的CTR预估模型，该算法将线性回归模型和神经网络模型相结合，充分利用特征交叉信息，取得了优异的预估效果。DeepFM算法的基本框架如下图所示：

[图片]

DeepFM算法由三部分组成：

线性回归部分 ：该部分主要负责学习特征的一阶效应。
神经网络部分 ：该部分主要负责学习特征的高阶交叉效应。
Pooling层 ：该层将线性回归部分和神经网络部分的输出进行拼接，并通过Pooling操作进一步提取特征信息。

DeepFM算法代码实现

DeepFM算法的代码实现较为简单，读者可以参考以下Python代码：

import tensorflow as tf

class DeepFM(tf.keras.Model):

    def __init__(self, feature_columns, hidden_units=[128, 64]):
        super().__init__()
        self.feature_columns = feature_columns
        self.hidden_units = hidden_units

        self.linear_model = tf.keras.layers.Dense(1)
        self.dnn_model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(hidden_units[0], activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(hidden_units[1], activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(1)
        ])
        self.pooling_layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()

    def call(self, inputs):
        # 线性回归部分
        linear_output = self.linear_model(inputs)

        # 神经网络部分
        dnn_output = self.dnn_model(inputs)

        # Pooling层
        output = self.pooling_layer(tf.concat([linear_output, dnn_output], axis=-1))

        return tf.sigmoid(output)