xDeepFM算法詳解

一、xDeepFM用法

xDeepFM是一種介於DNN和FM的算法，通過卷積神經網絡(CNN)引入FM中交叉特徵，這不僅可以解決FM中高階交叉的問題，同時也能保留低階交叉的特性，可以有效提高模型的預測準確率。

下面是一個簡單的使用示例：

from deepctr.models import xDeepFM
from deepctr.inputs import SparseFeat, DenseFeat, get_feature_names

sparse_features = ['feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4']
dense_features = ['feature5', 'feature6']

# 生成訓練樣本
train_data = ...

# 定義SparseFeat/DenseFeat類型
fixlen_feature_columns = [SparseFeat(feat, vocabulary_size=data[feat].nunique(),embedding_dim=4,)
                          for feat in sparse_features] + [DenseFeat(feat, 1,)
                          for feat in dense_features]

# 將所有特徵列轉換為字典，方便模型訓練
dnn_feature_columns = fixlen_feature_columns
linear_feature_columns = fixlen_feature_columns
feature_names = get_feature_names(linear_feature_columns + dnn_feature_columns)

# 定義模型並進行編譯
model = xDeepFM(linear_feature_columns, dnn_feature_columns, task='binary')
model.compile("adam", "binary_crossentropy", metrics=['binary_crossentropy'])

# 訓練模型
history = model.fit(train_model_input, train_label, batch_size=64, epochs=10, validation_split=0.2, )

二、xDeepFM之後的發展

xDeepFM的主要改進方向是優化CNN網絡架構和提升特徵交叉性能。其中，Efficient xDeepFM(EffxDeepFM)算法是基於xDeepFM的改進，通過增加channel-wise pooling和bottleneck layers來減小模型中的通道數，降低計算複雜度，同時優化特徵交叉層的權重。此外，Deep&Cross Network(DCN)算法也是相似的，在原有DNN和Cross Network的基礎上增加了residual connection，可以進一步提高模型的性能。

三、xDeepFM優劣

xDeepFM算法具有一下優勢：

1、xDeepFM在FM模型中引入CNN網絡，有效解決了傳統FM算法中高階特徵交叉的過擬合問題；

2、xDeepFM能夠保留低階特徵交叉的性質和信息，同時加入了高階特徵交叉，充分挖掘了特徵之間的關係；

3、xDeepFM能夠處理稀疏數據，並且能夠自動學習特徵權重，減少了人工特徵的工作量；

4、xDeepFM能夠支持多種任務，如分類和回歸等。

xDeepFM的主要缺點包括：

1、xDeepFM模型相對比較複雜，需要較大的訓練數據和計算資源；

2、xDeepFM算法的解釋性相對較差，尤其是模型中的CNN網絡部分。

四、xDeepFM怎麼讀

xDeepFM是由論文作者Jianxun Lian、Xiaohuan Zhou、Fuzheng Zhang、Zhongxia Chen共同提出的算法，xDeepFM的讀法為“Ex-Deep-F-M”。

五、xDeepFM是什麼

xDeepFM是一種基於交叉特徵和卷積神經網絡的模型，既保留了傳統FM算法中低階特徵交叉的特性，又加入了卷積神經網絡中高階特徵交叉，可以自動化學習特徵之間的聯繫。xDeepFM算法可用於多種任務，如推薦、廣告和搜索等。

六、xDeepFM預測廣告

xDeepFM模型可以用於在線廣告推薦模塊，通過對廣告素材的特徵進行學習和預測，可以精準地將廣告投放給感興趣的人群。下面是一個使用xDeepFM預測廣告點擊率的示例：

from deepctr.models import xDeepFM
from deepctr.inputs import SparseFeat, DenseFeat, get_feature_names

sparse_features = ['user_id', 'ad_id', 'product_id', 'advertiser_id', 'industry']
dense_features = ['creative_id']

# 生成訓練樣本
train_data = ...

# 定義SparseFeat/DenseFeat類型
fixlen_feature_columns = [SparseFeat(feat, vocabulary_size=data[feat].nunique(),embedding_dim=4,)
                          for feat in sparse_features] + [DenseFeat(feat, 1,)
                          for feat in dense_features]

# 將所有特徵列轉換為字典，方便模型訓練
dnn_feature_columns = fixlen_feature_columns
linear_feature_columns = fixlen_feature_columns
feature_names = get_feature_names(linear_feature_columns + dnn_feature_columns)

# 定義模型並進行編譯
model = xDeepFM(linear_feature_columns, dnn_feature_columns, task='binary')
model.compile("adam", "binary_crossentropy", metrics=['binary_crossentropy'])

# 訓練模型
history = model.fit(train_model_input, train_label, batch_size=64, epochs=10, validation_split=0.2, )

七、xDeepFM是哪一年的

xDeepFM算法於2018年由Jianxun Lian等人在論文《xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems》中提出。

八、xDeepFM推薦系統項目

xDeepFM算法可以應用於推薦系統，用於推薦產品和服務。下面是一個使用xDeepFM模型的推薦系統項目的示例：

from deepctr.models import xDeepFM
from deepctr.inputs import SparseFeat, DenseFeat, get_feature_names

sparse_features = ['user_id', 'item_id', 'category_id']
dense_features = ['score']

# 生成訓練樣本
train_data = ...

# 定義SparseFeat/DenseFeat類型
fixlen_feature_columns = [SparseFeat(feat, vocabulary_size=data[feat].nunique(),embedding_dim=4,)
                          for feat in sparse_features] + [DenseFeat(feat, 1,)
                          for feat in dense_features]

# 將所有特徵列轉換為字典，方便模型訓練
dnn_feature_columns = fixlen_feature_columns
linear_feature_columns = fixlen_feature_columns
feature_names = get_feature_names(linear_feature_columns + dnn_feature_columns)

# 定義模型並進行編譯
model = xDeepFM(linear_feature_columns, dnn_feature_columns, task='binary')
model.compile("adam", "binary_crossentropy", metrics=['binary_crossentropy'])

# 訓練模型
history = model.fit(train_model_input, train_label, batch_size=64, epochs=10, validation_split=0.2, )

九、xDeepFM時間序列預測

xDeepFM模型也可以用於時間序列預測，例如預測股價或氣溫變化趨勢等。下面是一個使用xDeepFM模型的時間序列預測示例：

from deepctr.models import xDeepFM
from deepctr.inputs import SparseFeat, DenseFeat, get_feature_names

sparse_features = ['datetime']
dense_features = ['feature1', 'feature2', 'feature3']

# 生成訓練樣本
train_data = ...

# 定義SparseFeat/DenseFeat類型
fixlen_feature_columns = [SparseFeat(feat, vocabulary_size=data[feat].nunique(),embedding_dim=4,)
                          for feat in sparse_features] + [DenseFeat(feat, 1,)
                          for feat in dense_features]

# 將所有特徵列轉換為字典，方便模型訓練
dnn_feature_columns = fixlen_feature_columns
linear_feature_columns = fixlen_feature_columns
feature_names = get_feature_names(linear_feature_columns + dnn_feature_columns)

# 定義模型並進行編譯
model = xDeepFM(linear_feature_columns, dnn_feature_columns, task='binary')
model.compile("adam", "binary_crossentropy", metrics=['binary_crossentropy'])

# 訓練模型
history = model.fit(train_model_input, train_label, batch_size=64, epochs=10, validation_split=0.2, )

十、xDeepFM效果比DeepFM差嗎

實驗表明，與傳統的DeepFM模型相比，xDeepFM算法可以顯著提高模型預測準確率，如AUC、logloss和RMSE等指標，特別是在高緯稀疏場景下效果更加明顯。因此，xDeepFM算法在推薦系統、廣告和時間序列預測等任務中表現更好。