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推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践

简介: 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践。

1、原理

PNN,全称为Product-based Neural Network,认为在embedding输入到MLP之后学习的交叉特征表达并不充分,提出了一种product layer的思想,既基于乘法的运算来体现体征交叉的DNN网络结构,如下图:

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按照论文的思路,我们也从上往下来看这个网络结构:

输出层

输出层很简单,将上一层的网络输出通过一个全链接层,经过sigmoid函数转换后映射到(0,1)的区间中,得到我们的点击率的预测值:

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l2层

根据l1层的输出,经一个全链接层 ,并使用relu进行激活,得到我们l2的输出结果:

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l1层

l1层的输出由如下的公式计算:

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重点马上就要来了,我们可以看到在得到l1层输出时,我们输入了三部分,分别是lz,lp 和 b1,b1是我们的偏置项,这里可以先不管。lz和lp的计算就是PNN的精华所在了。我们慢慢道来

Product Layer

product思想来源于,在ctr预估中,认为特征之间的关系更多是一种and“且”的关系,而非add"加”的关系。例如,性别为男且喜欢游戏的人群,比起性别男和喜欢游戏的人群,前者的组合比后者更能体现特征交叉的意义。

product layer可以分成两个部分,一部分是线性部分lz,一部分是非线性部分lp。二者的形式如下:

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在这里,我们要使用到论文中所定义的一种运算方式,其实就是矩阵的点乘啦:

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我们先继续介绍网络结构,有关Product Layer的更详细的介绍,我们在下一章中介绍。

Embedding Layer

Embedding Layer跟DeepFM中相同,将每一个field的特征转换成同样长度的向量,这里用f来表示。

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损失函数
使用和逻辑回归同样的损失函数,如下:

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2、Product Layer详细介绍

前面提到了,product layer可以分成两个部分,一部分是线性部分lz,一部分是非线性部分lp。

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看上面的公式,我们首先需要知道z和p,这都是由我们的embedding层得到的,其中z是线性信号向量,因此我们直接用embedding层得到:


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论文中使用的等号加一个三角形,其实就是相等的意思,你可以认为z就是embedding层的复制。

对于p来说,这里需要一个公式进行映射:

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不同的g的选择使得我们有了两种PNN的计算方法,一种叫做Inner PNN,简称IPNN,一种叫做Outer PNN,简称OPNN。

接下来,我们分别来具体介绍这两种形式的PNN模型,由于涉及到复杂度的分析,所以我们这里先定义Embedding的大小为M,field的大小为N,而lz和lp的长度为D1。

2.1 IPNN

IPNN的示意图如下:

image

IPNN中p的计算方式如下,即使用内积来代表pij:

image

所以,pij其实是一个数,得到一个pij的时间复杂度为M,p的大小为NN,因此计算得到p的时间复杂度为NNM。而再由p得到lp的时间复杂度是NND1。因此 对于IPNN来说,总的时间复杂度为NN(D1+M)。文章对这一结构进行了优化,可以看到,我们的p是一个对称矩阵,因此我们的权重也可以是一个对称矩阵,对称矩阵就可以进行如下的分解:

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因此:

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image

因此:

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从而得到:

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可以看到,我们的权重只需要D1 N就可以了,时间复杂度也变为了D1M*N。

2.2 OPNN

OPNN的示意图如下:

image

OPNN中p的计算方式如下:

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此时pij为MM的矩阵,计算一个pij的时间复杂度为MM,而p是NNMM的矩阵,因此计算p的事件复杂度为NNMM。从而计算lp的时间复杂度变为D1 NNMM。这个显然代价很高的。为了减少负责度,论文使用了叠加的思想,它重新定义了p矩阵:

image

这里计算p的时间复杂度变为了D1M(M+N)

3、代码实战

终于到了激动人心的代码实战环节了,一直想找一个实现比较好的代码,找来找去tensorflow没有什么合适的,倒是pytorch有一个不错的。没办法,只能自己来实现啦,因此本文的代码严格根据论文得到,有不对的的地方或者改进之处还望大家多多指正。

本文的github地址为:
https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/Basic-PNN-Demo.

本文的代码根据之前DeepFM的代码进行改进,我们只介绍模型的实现部分,其他数据处理的细节大家可以参考我的github上的代码.

模型输入

模型的输入主要有下面几个部分:

self.feat_index = tf.placeholder(tf.int32,
                                 shape=[None,None],
                                 name='feat_index')
self.feat_value = tf.placeholder(tf.float32,
                               shape=[None,None],
                               name='feat_value')

self.label = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,1],name='label')
self.dropout_keep_deep = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None],name='dropout_deep_deep')

feat_index是特征的一个序号,主要用于通过embedding_lookup选择我们的embedding。feat_value是对应的特征值,如果是离散特征的话,就是1,如果不是离散特征的话,就保留原来的特征值。label是实际值。还定义了dropout来防止过拟合。

权重构建

权重由四部分构成,首先是embedding层的权重,然后是product层的权重,有线性信号权重,还有平方信号权重,根据IPNN和OPNN分别定义。最后是Deep Layer各层的权重以及输出层的权重。

对线性信号权重来说,大小为D1 N M
对平方信号权重来说,IPNN 的大小为D1 N,OPNN为D1 M * M。

def _initialize_weights(self):
    weights = dict()

    #embeddings
    weights['feature_embeddings'] = tf.Variable(
        tf.random_normal([self.feature_size,self.embedding_size],0.0,0.01),
        name='feature_embeddings')
    weights['feature_bias'] = tf.Variable(tf.random_normal([self.feature_size,1],0.0,1.0),name='feature_bias')


    #Product Layers
    if self.use_inner:
        weights['product-quadratic-inner'] = tf.Variable(tf.random_normal([self.deep_init_size,self.field_size],0.0,0.01))
    else:
        weights['product-quadratic-outer'] = tf.Variable(
            tf.random_normal([self.deep_init_size, self.embedding_size,self.embedding_size], 0.0, 0.01))



    weights['product-linear'] = tf.Variable(tf.random_normal([self.deep_init_size,self.field_size,self.embedding_size],0.0,0.01))
    weights['product-bias'] = tf.Variable(tf.random_normal([self.deep_init_size,],0,0,1.0))
    #deep layers
    num_layer = len(self.deep_layers)
    input_size = self.deep_init_size
    glorot = np.sqrt(2.0/(input_size + self.deep_layers[0]))

    weights['layer_0'] = tf.Variable(
        np.random.normal(loc=0,scale=glorot,size=(input_size,self.deep_layers[0])),dtype=np.float32
    )
    weights['bias_0'] = tf.Variable(
        np.random.normal(loc=0,scale=glorot,size=(1,self.deep_layers[0])),dtype=np.float32
    )


    for i in range(1,num_layer):
        glorot = np.sqrt(2.0 / (self.deep_layers[i - 1] + self.deep_layers[i]))
        weights["layer_%d" % i] = tf.Variable(
            np.random.normal(loc=0, scale=glorot, size=(self.deep_layers[i - 1], self.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, self.deep_layers[i])),
            dtype=np.float32)  # 1 * layer[i]


    glorot = np.sqrt(2.0/(input_size + 1))
    weights['output'] = tf.Variable(np.random.normal(loc=0,scale=glorot,size=(self.deep_layers[-1],1)),dtype=np.float32)
    weights['output_bias'] = tf.Variable(tf.constant(0.01),dtype=np.float32)


    return weights

Embedding Layer

这个部分很简单啦,是根据feat_index选择对应的weights['feature_embeddings']中的embedding值,然后再与对应的feat_value相乘就可以了:

# Embeddings
self.embeddings = tf.nn.embedding_lookup(self.weights['feature_embeddings'],self.feat_index) # N * F * K
feat_value = tf.reshape(self.feat_value,shape=[-1,self.field_size,1])
self.embeddings = tf.multiply(self.embeddings,feat_value) # N * F * K

Product Layer

根据之前的介绍,我们分别计算线性信号向量,二次信号向量,以及偏置项,三者相加同时经过relu激活得到深度网络部分的输入。

# Linear Singal
linear_output = []
for i in range(self.deep_init_size):
    linear_output.append(tf.reshape(
        tf.reduce_sum(tf.multiply(self.embeddings,self.weights['product-linear'][i]),axis=[1,2]),shape=(-1,1)))# N * 1

self.lz = tf.concat(linear_output,axis=1) # N * init_deep_size

# Quardatic Singal
quadratic_output = []
if self.use_inner:
    for i in range(self.deep_init_size):
        theta = tf.multiply(self.embeddings,tf.reshape(self.weights['product-quadratic-inner'][i],(1,-1,1))) # N * F * K
        quadratic_output.append(tf.reshape(tf.norm(tf.reduce_sum(theta,axis=1),axis=1),shape=(-1,1))) # N * 1

else:
    embedding_sum = tf.reduce_sum(self.embeddings,axis=1)
    p = tf.matmul(tf.expand_dims(embedding_sum,2),tf.expand_dims(embedding_sum,1)) # N * K * K
    for i in range(self.deep_init_size):
        theta = tf.multiply(p,tf.expand_dims(self.weights['product-quadratic-outer'][i],0)) # N * K * K
        quadratic_output.append(tf.reshape(tf.reduce_sum(theta,axis=[1,2]),shape=(-1,1))) # N * 1

self.lp = tf.concat(quadratic_output,axis=1) # N * init_deep_size

self.y_deep = tf.nn.relu(tf.add(tf.add(self.lz, self.lp), self.weights['product-bias']))
self.y_deep = tf.nn.dropout(self.y_deep, self.dropout_keep_deep[0])

Deep Part

论文中的Deep Part实际上只有一层,不过我们可以随意设置,最后得到输出:

# Deep component
for i in range(0,len(self.deep_layers)):
    self.y_deep = tf.add(tf.matmul(self.y_deep,self.weights["layer_%d" %i]), self.weights["bias_%d"%i])
    self.y_deep = self.deep_layers_activation(self.y_deep)
    self.y_deep = tf.nn.dropout(self.y_deep,self.dropout_keep_deep[i+1])
self.out = tf.add(tf.matmul(self.y_deep,self.weights['output']),self.weights['output_bias'])

剩下的代码就不介绍啦!

好啦,本文只是提供一个引子,有关PNN的知识大家可以更多的进行学习呦。

原文发布时间为:2018-07-26
本文作者:石晓文
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