7大特征交互模型,最好的深度学习推荐算法总结

发布网友发布时间：2024-10-14 17:04

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热心网友时间：2024-10-14 21:25

深度学习在人工智能领域掀起技术革新的浪潮，推荐系统作为其重要应用领域，也从中受益匪浅。研究者通过深度学习提升传统推荐算法性能，并探索新的推荐算法设计。深度学习以其强大的表征学习和函数拟合能力，革新了协同过滤、特征交互、图表示学习、序列推荐、知识融合及深度强化学习等推荐算法领域。本文聚焦于特征交互模型，介绍推荐系统中的关键方向。

基于隐向量的协同过滤方法，通过将用户与物品映射至低维空间，提供简单而高效的召回模型或粗排模型。然而，为了更精准刻画用户兴趣，推荐系统在精排阶段需考虑丰富的情景特征，如时间、地点等上下文信息与用户画像与物品属性之间的细粒度交互。

传统方法受限于手动设计特征交互或利用梯度提升树提取交互特征，难以泛化到未见特征组合。深度学习技术的发展促使自动特征交互方法的涌现。

AFM（Attentional Factorization Machines）模型引入了基于注意力网络的调整，有效考虑所有可能的二阶特征组合，降低噪声影响。

PNN（Proct-based Neural Networks）模型创新性地在特征嵌入层与MLP之间引入显式二阶交互层，利用高维稀疏特征与固定特征域数量的便利性，实现特征交互的引入。

Wide & Deep模型结合深度学习与广义模型，兼顾记忆性与泛化性，通过枚举交叉特征并用逻辑回归模型学习交叉关系实现记忆性，深度模块则通过DNN自动学习高阶特征交互。

DeepFM模型融合FM与DNN，同时具备学习低阶特征交互（来自FM模块）与高阶特征交互（来自DNN模块）的能力，综合优势显著。

DCN（Deep Cross Network）模型专注于显式捕获高阶特征交互，通过交叉网络实现阶数可控的特征交互建模，有效提升模型性能。

xDeepFM模型引入了压缩交互网络（Compressed Interaction Network），允许更自由的高阶特征交互，通过向量级别的交互操作，提高特征交互的灵活性。

Transformer模型在自然语言处理领域的成功启发了AutoInt模型，将MSA（Multi-head Self-Attention）应用于特征嵌入表示层，自动学习高阶特征交互。

特征交互模型不断演进，从传统的点积操作到双线性乘法，再到自动调整特征重要性的SENET模块，以及基于DNN的特征变换，研究者持续探索更高效、更精确的交互方式。这些模型的创新为推荐系统提供了更为精准的个性化推荐，推动了推荐技术的革新与发展。