【通俗易懂】手把手带你实现DeepFM！

梦里梦外; 2021-12-24 13:45 533阅读 0赞

1、模型输入部分，label的shape应该是\[None,1\]

![a06f518cf653646733c34a876a75503e.png][]

2、FM一次项的系数应该由feature\_bias获得。

![f8bf3e50dace9ea40876e13cd6cccc3f.png][]

可以说，DeepFM是目前最受欢迎的CTR预估模型之一，不仅是在交流群中被大家提及最多的，同时也是在面试中最多被提及的：

1、Deepfm的原理，DeepFM是一个模型还是代表了一类模型，DeepFM对FM做了什么样的改进，FM的公式如何化简并求解梯度（滴滴）  
2、FM、DeepFM介绍一下（猫眼）  
3、DeepFm模型介绍一下（一点资讯）  
4、DeepFM介绍下 & FM推导（一点资讯）

这次咱们一起来回顾一下DeepFM模型，以及手把手来实现一波！

**1、DeepFM原理回顾**

先来回顾一下DeepFM的模型结构：

![909282789aa3ba13dac2feb32ae1fcd3.png][]

DeepFM包含两部分：因子分解机部分与神经网络部分，分别负责低阶特征的提取和高阶特征的提取。这两部分共享同样的嵌入层输入。DeepFM的预测结果可以写为：

![14dee2c9b29bf4ba07d9385cc40920dc.png][]

嵌入层

![d1fcadd6326543fb515560fcb86d4e1e.png][]

嵌入层(embedding layer)的结构如上图所示。通过嵌入层，尽管不同field的长度不同（不同离散变量的取值个数可能不同），但是embedding之后向量的长度均为K（我们提前设定好的embedding-size)。通过代码可以发现，在得到embedding之后，我们还将对应的特征值乘到了embedding上，这主要是由于fm部分和dnn部分共享嵌入层作为输入，而fm中的二次项如下：

![125ffb721f6f8ac38e86709cd44a0498.png][]

FM部分

FM部分的详细结构如下：

![935f9dcc093cd982d37af73dda7b4edd.png][]

FM部分是一个因子分解机。关于因子分解机可以参阅文章\[Rendle, 2010\] Steffen Rendle. Factorization machines. In ICDM, 2010.。因为引入了隐变量的原因，对于几乎不出现或者很少出现的隐变量，FM也可以很好的学习。

**FM的输出公式为：**

![6314f6edcc81830508bb981eb328219d.png][]

深度部分

![8f8c5a3756b1da0eb373b3b7336f2a08.png][]

深度部分是一个多层前馈神经网络。我们这里不再赘述。

有关模型具体如何操作，我们可以通过代码来进一步加深认识。

**2、代码实现**

## 2.1 Embedding介绍 ##

DeepFM中，很重要的一项就是embedding操作，所以我们先来看看什么是embedding，可以简单的理解为，将一个特征转换为一个向量。在推荐系统当中，我们经常会遇到离散变量，如userid、itemid。对于离散变量，我们一般的做法是将其转换为one-hot，但对于itemid这种离散变量，转换成one-hot之后维度非常高，但里面只有一个是1，其余都为0。这种情况下，我们的通常做法就是将其转换为embedding。

embedding的过程是什么样子的呢？它其实就是一层全连接的神经网络，如下图所示：

![377284ae567d351b338050cae9b581af.png][]

假设一个离散变量共有5个取值，也就是说one-hot之后会变成5维，我们想将其转换为embedding表示，其实就是接入了一层全连接神经网络。由于只有一个位置是1，其余位置是0，因此得到的embedding就是与其相连的图中红线上的权重。

## 2.2 tf.nn.embedding\_lookup函数介绍 ##

在tf1.x中，我们使用embedding\_lookup函数来实现embedding，代码如下：

# embeddingembedding = tf.constant(        [[0.21,0.41,0.51,0.11]],        [0.22,0.42,0.52,0.12],        [0.23,0.43,0.53,0.13],        [0.24,0.44,0.54,0.14]],dtype=tf.float32)
    feature_batch = tf.constant([2,3,1,0])
    get_embedding1 = tf.nn.embedding_lookup(embedding,feature_batch)

在embedding\_lookup中，第一个参数相当于一个二维的词表，并根据第二个参数中指定的索引，去词表中寻找并返回对应的行。上面的过程为：

![3d36ce7a0e36ecaaca2a7ece90ae40f8.png][]

注意这里的维度的变化，假设我们的feature\_batch 是 1维的tensor，长度为4，而embedding的长度为4，那么得到的结果是 4 \* 4 的，同理，假设feature\_batch是2 \*4的，embedding\_lookup后的结果是2 \* 4 \* 4。每一个索引返回embedding table中的一行，自然维度会+1。

上文说过，embedding层其实是一个全连接神经网络层，那么其过程等价于：

![a2780790d9b9564908e65e0075b49d09.png][]

可以得到下面的代码：

embedding = tf.constant(    [        [0.21,0.41,0.51,0.11],        [0.22,0.42,0.52,0.12],        [0.23,0.43,0.53,0.13],        [0.24,0.44,0.54,0.14]    ],dtype=tf.float32)
    feature_batch = tf.constant([2,3,1,0])feature_batch_one_hot = tf.one_hot(feature_batch,depth=4)get_embedding2 = tf.matmul(feature_batch_one_hot,embedding)

二者是否一致呢？我们通过代码来验证一下：

with tf.Session() as sess:    sess.run(tf.global_variables_initializer())    embedding1,embedding2 = sess.run([get_embedding1,get_embedding2])    print(embedding1)    print(embedding2)

得到的结果为：

![1505b095afa64037de2833422e89613f.png][]

二者得到的结果是一致的。

因此，使用embedding\_lookup的话，我们不需要将数据转换为one-hot形式，只需要传入对应的feature的index即可。

## 2.3 数据处理 ##

接下来进入代码实战部分。

首先我们来看看数据处理部分，通过刚才的讲解，想要给每一个特征对应一个k维的embedding，如果我们使用embedding\_lookup的话，需要得到连续变量或者离散变量对应的特征索引feature index。听起来好像有点抽象，咱们还是举个简单的例子：

![fd9c318b246ac617fc337aab0d369b28.png][]

这里有三组特征，或者说3个field的特征，分别是性别、星期几、职业。对应的特征数量分别为2、7、2。我们总的特征数量feature-size为2 + 7 + 2=11。如果转换为one-hot的话，每一个取值都会对应一个特征索引feature-index。

这样，对于一个实例男／二／学生来说，将其转换为对应的特征索引即为0、3、9。在得到特征索引之后，就可以通过embedding\_lookup来获取对应特征的embedding。

当然，上面的例子中我们只展示了三个离散变量，对于连续变量，我们也会给它一个对应的特征索引，如：

![51fa43a133a92a159e9f028a5c0d070c.png][]

可以看到，此时共有5个field，一个连续特征就对应一个field。

但是在FM的公式中，不光是embedding的内积，特征取值也同样需要。对于离散变量来说，特征取值就是1，对于连续变量来说，特征取值是其本身，因此，我们想要得到的数据格式如下：

![4277b3a5102984298eb16d97f1a06e60.png][]

定好了目标之后，咱们就开始实现代码。先看下对应的数据集：

import pandas as pd
    TRAIN_FILE = "data/train.csv"TEST_FILE = "data/test.csv"
    NUMERIC_COLS = [    "ps_reg_01", "ps_reg_02", "ps_reg_03",    "ps_car_12", "ps_car_13", "ps_car_14", "ps_car_15"]
    IGNORE_COLS = [    "id", "target",    "ps_calc_01", "ps_calc_02", "ps_calc_03", "ps_calc_04",    "ps_calc_05", "ps_calc_06", "ps_calc_07", "ps_calc_08",    "ps_calc_09", "ps_calc_10", "ps_calc_11", "ps_calc_12",    "ps_calc_13", "ps_calc_14",    "ps_calc_15_bin", "ps_calc_16_bin", "ps_calc_17_bin",    "ps_calc_18_bin", "ps_calc_19_bin", "ps_calc_20_bin"]
    dfTrain = pd.read_csv(TRAIN_FILE)dfTest = pd.read_csv(TEST_FILE)print(dfTrain.head(10))

数据集如下：

![e4614884ffb54481286e217933899ed7.png][]

我们定义了一些不考虑的变量列、一些连续变量列，剩下的就是离散变量列，接下来，想要得到一个feature-map。这个featrue-map定义了如何将变量的不同取值转换为其对应的特征索引feature-index。

df = pd.concat([dfTrain,dfTest])
    feature_dict = {}total_feature = 0for col in df.columns:    if col in IGNORE_COLS:continue    elif col in NUMERIC_COLS:        feature_dict[col] = total_feature        total_feature += 1    else:        unique_val = df[col].unique()        feature_dict[col] = dict(zip(unique_val,range(total_feature,len(unique_val) + total_feature)))        total_feature += len(unique_val)print(total_feature)print(feature_dict)

这里，我们定义了total\_feature来得到总的特征数量，定义了feature\_dict来得到变量取值到特征索引的对应关系，结果如下：

![de86fb6743c0897e1f0f712fef183ebe.png][]

可以看到，对于连续变量，直接是变量名到索引的映射，对于离散变量，内部会嵌套一个二级map，这个二级map定义了该离散变量的不同取值到索引的映射。

下一步，需要将训练集和测试集转换为两个新的数组，分别是feature-index，将每一条数据转换为对应的特征索引，以及feature-value，将每一条数据转换为对应的特征值。

"""对训练集进行转化"""print(dfTrain.columns)train_y = dfTrain[['target']].values.tolist()dfTrain.drop(['target','id'],axis=1,inplace=True)train_feature_index = dfTrain.copy()train_feature_value = dfTrain.copy()
    for col in train_feature_index.columns:    if col in IGNORE_COLS:        train_feature_index.drop(col,axis=1,inplace=True)        train_feature_value.drop(col,axis=1,inplace=True)continue    elif col in NUMERIC_COLS:        train_feature_index[col] = feature_dict[col]    else:        train_feature_index[col] = train_feature_index[col].map(feature_dict[col])        train_feature_value[col] = 1
    
    """对测试集进行转化"""test_ids = dfTest['id'].values.tolist()dfTest.drop(['id'],axis=1,inplace=True)
    test_feature_index = dfTest.copy()test_feature_value = dfTest.copy()
    for col in test_feature_index.columns:    if col in IGNORE_COLS:        test_feature_index.drop(col,axis=1,inplace=True)        test_feature_value.drop(col,axis=1,inplace=True)continue    elif col in NUMERIC_COLS:        test_feature_index[col] = feature_dict[col]    else:        test_feature_index[col] = test_feature_index[col].map(feature_dict[col])        test_feature_value[col] = 1

来看看此时的训练集的特征索引：

![94c63a630b04a3b91a87128d64e456e5.png][]

对应的特征值：

![d80f15ae75199035a691855d3aa9cb77.png][]

此时，我们的训练集和测试集就处理完毕了！

## 2.4 模型参数及输入 ##

接下来定义模型的一些参数，如学习率、embedding的大小、深度网络的参数、激活函数等等，还有两个比较重要的参数，分别是feature的大小和field的大小：

"""模型参数"""dfm_params = {
              "use_fm":True,    "use_deep":True,    "embedding_size":8,    "dropout_fm":[1.0,1.0],    "deep_layers":[32,32],    "dropout_deep":[0.5,0.5,0.5],    "deep_layer_activation":tf.nn.relu,    "epoch":30,    "batch_size":1024,    "learning_rate":0.001,    "optimizer":"adam",    "batch_norm":1,    "batch_norm_decay":0.995,    "l2_reg":0.01,    "verbose":True,    "eval_metric":'gini_norm',    "random_seed":3}dfm_params['feature_size'] = total_featuredfm_params['field_size'] = len(train_feature_index.columns)

而训练模型的输入有三个，分别是刚才转换得到的特征索引和特征值，以及label：

"""开始建立模型"""feat_index = tf.placeholder(tf.int32,shape=[None,None],name='feat_index')feat_value = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,None],name='feat_value')
    label = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,1],name='label')

比如刚才的两个数据，对应的输入为：

![6fd43e62a597606df3024ed3de004407.png][]

定义好输入之后，再定义一下模型中所需要的weights：

"""建立weights"""weights = dict()
    #embeddingsweights['feature_embeddings'] = tf.Variable(    tf.random_normal([dfm_params['feature_size'],dfm_params['embedding_size']],0.0,0.01),    name='feature_embeddings')weights['feature_bias'] = tf.Variable(tf.random_normal([dfm_params['feature_size'],1],0.0,1.0),name='feature_bias')
    
    #deep layersnum_layer = len(dfm_params['deep_layers'])input_size = dfm_params['field_size'] * dfm_params['embedding_size']glorot = np.sqrt(2.0/(input_size + dfm_params['deep_layers'][0]))
    weights['layer_0'] = tf.Variable(    np.random.normal(loc=0,scale=glorot,size=(input_size,dfm_params['deep_layers'][0])),dtype=np.float32)weights['bias_0'] = tf.Variable(    np.random.normal(loc=0,scale=glorot,size=(1,dfm_params['deep_layers'][0])),dtype=np.float32)
    
    for i in range(1,num_layer):    glorot = np.sqrt(2.0 / (dfm_params['deep_layers'][i - 1] + dfm_params['deep_layers'][I]))    weights["layer_%d" % i] = tf.Variable(        np.random.normal(loc=0, scale=glorot, size=(dfm_params['deep_layers'][i - 1], dfm_params['deep_layers'][i])),        dtype=np.float32)  # layers[i-1] * layers[I]    weights["bias_%d" % i] = tf.Variable(        np.random.normal(loc=0, scale=glorot, size=(1, dfm_params['deep_layers'][i])),        dtype=np.float32)  # 1 * layer[I]
    
    # final concat projection layer
    if dfm_params['use_fm'] and dfm_params['use_deep']:    input_size = dfm_params['field_size'] + dfm_params['embedding_size'] + dfm_params['deep_layers'][-1]elif dfm_params['use_fm']:    input_size = dfm_params['field_size'] + dfm_params['embedding_size']elif dfm_params['use_deep']:    input_size = dfm_params['deep_layers'][-1]
    glorot = np.sqrt(2.0/(input_size + 1))weights['concat_projection'] = tf.Variable(np.random.normal(loc=0,scale=glorot,size=(input_size,1)),dtype=np.float32)weights['concat_bias'] = tf.Variable(tf.constant(0.01),dtype=np.float32)

介绍两个比较重要的参数，weights\['feature\_embeddings'\]是每个特征所对应的embedding，它的大小为feature-size \* embedding-size，另一个参数是weights\['feature\_bias'\] ，这个是FM部分计算时所用到的一次项的权重参数，可以理解为embedding-size为1的embedding table，它的大小为feature-size \* 1。

假设weights\['feature\_embeddings'\]如下：

![5513d028c4ba2f53f62321b1ac82ecdf.png][]

## **2.5 嵌入层** ##

嵌入层，主要根据特征索引得到对应特征的embedding：

"""embedding"""embeddings = tf.nn.embedding_lookup(weights['feature_embeddings'],feat_index)
    reshaped_feat_value = tf.reshape(feat_value,shape=[-1,dfm_params['field_size'],1])
    embeddings = tf.multiply(embeddings,reshaped_feat_value)

这里注意的是，在得到对应的embedding之后，还乘上了对应的特征值，这个主要是根据FM的公式得到的。过程表示如下：

![ab9c3f2c32a3d77a72ecc750f3344347.png][]

## **2.6 FM部分** ##

我们先来回顾一下FM的公式，以及二次项的化简过程：

![2db2d446f6817fd1848acefcae90dec3.png][]

![54bf79672e44462b5a0b00c5a59ca570.png][]

上面的式子中有部分同学曾经问我第一步是怎么推导的，其实也不难，看下面的手写过程(大伙可不要嫌弃字丑哟)

![7f09149bb8224a7a7e6f61fab6aa10ab.png][]

因此，一次项的计算如下，我们刚刚也说过了，通过weights\['feature\_bias'\]来得到一次项的权重系数：

fm_first_order = tf.nn.embedding_lookup(weights['feature_bias'],feat_index)fm_first_order = tf.reduce_sum(tf.multiply(fm_first_order,reshaped_feat_value),2)

对于二次项，经过化简之后有两部分（暂不考虑最外层的求和），我们先用excel来形象展示一下两部分，这有助于你对下面代码的理解。

第一部分过程如下：

![c299400ae8d0dad939210e474783dd1d.png][]

第二部分的过程如下：

![3087435af7bcc8e7796f71af23e4aac8.png][]

最后两部分相减：

![de281d866d073ff988ae99afcb84a15e.png][]

二次项部分的代码如下：

summed_features_emb = tf.reduce_sum(embeddings,1)summed_features_emb_square = tf.square(summed_features_emb)
    squared_features_emb = tf.square(embeddings)squared_sum_features_emb = tf.reduce_sum(squared_features_emb,1)
    fm_second_order = 0.5 * tf.subtract(summed_features_emb_square,squared_sum_features_emb)

要注意这里的fm\_second\_order是二维的tensor，大小为batch-size \* embedding-size，也就是公式中最外层的一个求和还没有进行，这也是代码中与FM公式有所出入的地方。我们后面再讲。

## 2.7 Deep部分 ##

Deep部分很简单了，就是几层全连接的神经网络：

"""deep part"""y_deep = tf.reshape(embeddings,shape=[-1,dfm_params['field_size'] * dfm_params['embedding_size']])
    for i in range(0,len(dfm_params['deep_layers'])):    y_deep = tf.add(tf.matmul(y_deep,weights["layer_%d" %i]), weights["bias_%d"%I])    y_deep = tf.nn.relu(y_deep)

## 2.8 输出部分 ##

最后的输出部分，论文中的公式如下：

![4363801443e412b616531778131301e4.png][]

在我们的代码中如下：

"""final layer"""if dfm_params['use_fm'] and dfm_params['use_deep']:    concat_input = tf.concat([fm_first_order,fm_second_order,y_deep],axis=1)elif dfm_params['use_fm']:    concat_input = tf.concat([fm_first_order,fm_second_order],axis=1)elif dfm_params['use_deep']:    concat_input = y_deep out = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(concat_input,weights['concat_projection']),weights['concat_bias']))

看似有点出入，其实真的有点出入，不过无碍，咱们做两点说明：

1）首先，这里整体上和最终的公式是相似的，看下面的excel（由于最后一层只有一个神经元，矩阵相乘可以用对位相乘再求和代替）：

![14616568911a5d3e105a6c32f6eb40c8.png][]

2）这里不同的地方就是，FM二次项化简之后最外层不再是简单的相加了，而是变成了加权求和（有点类似attention的意思），如果FM二次项部分对应的权重都是1，就是标准的FM了。

## 2.9 Loss and Optimizer ##

这一块也不再多讲，我们使用logloss来指导模型的训练：

"""loss and optimizer"""loss = tf.losses.log_loss(tf.reshape(label,(-1,1)), out)optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=dfm_params['learning_rate'], beta1=0.9, beta2=0.999,                                                        epsilon=1e-8).minimize(loss)

至此，我们整个DeepFM模型的架构就搭起来了，接下来，我们简单测试一下代码：

"""train"""with tf.Session() as sess:    sess.run(tf.global_variables_initializer())    for i in range(100):        epoch_loss,_ = sess.run([loss,optimizer],feed_dict={feat_index:train_feature_index,                             feat_value:train_feature_value,                             label:train_y})        print("epoch %s,loss is %s" % (str(i),str(epoch_loss)))

调试成功：

![90811047c271062348393af94f0981f5.png][]

好了，本次的手把手实现DeepFM教学就到这里了，这个模型大家一定要掌握啊，推荐系统岗位校招必考！

代码链接：https://github.com/princewen/tensorflow\_practice/blob/master/recommendation/Basic-DeepFM-model/DeepFM-StepByStep.ipynb

数据在git最外层的readme中。

[a06f518cf653646733c34a876a75503e.png]: /images/20211223/cd9d85e9be58498e8f3330687ef2ad2e.png
[f8bf3e50dace9ea40876e13cd6cccc3f.png]: /images/20211223/6e1eac0110474b46b31db638365c43cb.png
[909282789aa3ba13dac2feb32ae1fcd3.png]: /images/20211223/94e69c7662624b1b8fb29e54c0e200ec.png
[14dee2c9b29bf4ba07d9385cc40920dc.png]: /images/20211223/2d5d227a6339491ab8e2c94318a7c8ac.png
[d1fcadd6326543fb515560fcb86d4e1e.png]: /images/20211223/a6b64b2d652d415588b3f84f1f956368.png
[125ffb721f6f8ac38e86709cd44a0498.png]: /images/20211223/e3b0fb74b44b41feb61b6a525b62cf8f.png
[935f9dcc093cd982d37af73dda7b4edd.png]: /images/20211223/4a3bfd4facbd4642b5ad2efa68136a50.png
[6314f6edcc81830508bb981eb328219d.png]: /images/20211223/4af72e8bf32a43dc8e23947cb738ea3e.png
[8f8c5a3756b1da0eb373b3b7336f2a08.png]: /images/20211223/0111f1064d0c462faaa8308050d0de39.png
[377284ae567d351b338050cae9b581af.png]: /images/20211223/e64d24849efc4a9183f7c6624cb8e902.png
[3d36ce7a0e36ecaaca2a7ece90ae40f8.png]: /images/20211223/3203fdd100f44249a9982b7afff849dc.png
[a2780790d9b9564908e65e0075b49d09.png]: /images/20211223/6feac5002d044fa191523e2be35b85a6.png
[1505b095afa64037de2833422e89613f.png]: /images/20211223/10902f4a7a654cffa4fee51b10283a1c.png
[fd9c318b246ac617fc337aab0d369b28.png]: /images/20211223/8088c7940e2240d09299a1650ad61a67.png
[51fa43a133a92a159e9f028a5c0d070c.png]: /images/20211223/512b361266444aa4bf03080df51d96ff.png
[4277b3a5102984298eb16d97f1a06e60.png]: /images/20211223/66e437b9ffd44129b83c7a66b3ecfc1e.png
[e4614884ffb54481286e217933899ed7.png]: /images/20211223/953b9fe1ab974b4bacdcfe34dba0cdfe.png
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