如何实现支持多值、稀疏、共享权重的 DeepFM

阅读数:1101 2019 年 11 月 24 日 09:00

如何实现支持多值、稀疏、共享权重的DeepFM

缘起

DeepFM 不算什么新技术了,用 TensorFlow 实现 DeepFM 也有开源实现,那我为什么要炒这个冷饭,重复造轮子?

用 Google 搜索“TensorFlow+DeepFM”,一般都能搜索到 “tensorflow-DeepFM” [1] 和“TensorFlow Estimator of DeepFM” [2] 这二位的实现。二位不仅用 TensorFlow 实现了 DeepFM,还在 Criteo 数据集上,给出了完整的训练、测试的代码,的确给了我很大的启发,在这里要表示感谢。

但是,同样是由于二位的实现都是根据 Criteo 简单数据集的,使他们的代码,如果移植到实际的推荐系统中,存在一定困难。比如:

稀疏要求。尽管 criteo 的原始数据集是排零存储的,但是以上的两个实现,都是用稠密矩阵来表示输入,将 0 又都补了回来。这种做法,在 criteo 这种只有 39 列的简单数据集上是可行的,但是实际系统中,特征数量以千、万计,这种稀疏转稠密的方式是不可取的

一列多值的要求。Criteo 数据集有 13 列 numeric 特征 +26 列 categorical 特征,所有列都只有一个值。但是,在实际系统中,一个 field 下往往有多个 feature:value 。比如,我们用三个 field 来描述一个用户的手机 使用习惯,“近 xxx 天活跃 app”+“近 xxx 天新安装 app”+“近 xxx 天卸载 app”。每个 field 下,再有“微信:0.9,微博:0.5,淘宝:0.3,……”等一系列的 feature 和它们的数值。

这个要求固然可以通过,去除 field 这个“特征单位”,只针对一个个独立的 feature 来建模。但是,这样一来,既凭空增加了模型的规模,又破坏模型的“层次化”与“模块化”,使代码不易扩展与维护。

权值共享的要求。Criteo 数据集经过脱敏感处理,我们无法知道每列的具体含义,自然也就没有列与列之间共享权重的需求,以上提到的两个实现也就只用一整块稠密矩阵来建模 embedding 矩阵。

但是,以上面提到的“近 xxx 天活跃 app”+“近 xxx 天新安装 app”+“近 xxx 天卸载 app”这三个 field 为例,这些 field 中的 feature 都来源于同一个”app 字典”。如果不做权重共享,

  • 每个 field 都使用独立的 embedding 矩阵来映射 app 向量,整个模型需要优化的变量是共享权重模型的 3 倍,既耗费了更多的计算资源,也容易导致过拟合。
  • 每个 field 的稀疏程度是不一样的,同一个 app,在“活跃列表”中出现得更频繁,其 embedding 向量就有更多的训练机会,而在“卸载列表”中较少出现,其 embedding 向量得不到足够训练,恐怕最后与随机初始化无异。

因此,在实际系统中,“共享权重”是必须的

  • 减小优化变量的数目,既节省计算资源,又减轻“过拟合”风险
  • 同一个 embedding 矩阵,为多个 field 提供映射向量,类似于“多任务学习”,使每个 embedding 向量得到更多的训练机会,同时也要满足多个 field 的需求(比如同一个 app 的向量,既要体现‘经常使用它’对 y 的影响,也要体现‘卸载它’对 y 值的影响),也降低了“过拟合”的风险。

正因为在目前我能够找到的基于 TensorFlow 实现的 DeepFM 中,没有一个能够满足以上“稀疏”、“多值”、“共享权重”这三个要求的,所以,我自己动手实现了一个,代码见我的 Github[3]。接下来,我简单讲解一下我的代码。

数据预处理

我依然用 criteo 数据集来做演示之用。为了演示“一列多值”和“稀疏”,我把 criteo 中的特征分为两个 field,所有数值特征 I1~I13 归为 numeric field,所有类别特征 C1~C26 归为 categorical field。需要特别指出的是:

  • 这种处理方法,不是为了提高 criteo 数据集上的模型性能,只是为了模拟实际系统中将会遇到的“一列多值”和“稀疏”数据集。接下来会看到,DeepFM 中,FM 中的二阶交叉,不会受拆分成两个 field 的影响。受影响的主要是 Deep 侧的输入层,详情见”DNN 预测部分”一节 。
  • 另外,criteo 数据集无法演示“权重共享”的功能。

对 criteo 中数值特征与类别特征,都是最常规的预处理,不是这次演示的重点

  • 数值特征,因为多数表示 " 次数 ",因此先做了一个 log 变化,减弱长尾数据的影响,再做了一个 min/max scaling,毕竟底层还是线性算法,要排除特征间不同 scale 的影响。注意,千万不能做“zero mean, unit variance”的 standardize,因为那样会破坏数据的稀疏性。
  • 类别特征,剔除了一些生僻的 tag,建立字典,将原始数据中的字符串 tag 转化为整数的 index

预处理的代码见 criteo_data_preproc.py,处理好的数据文件如下所示,图中的亮块是列分隔符。可以看到,每列是由多个 tag_index:value“键值对”组成的,而不同行中“键值对”个数互不同,而 value 绝没有 0,实现排零、稀疏存储。

如何实现支持多值、稀疏、共享权重的DeepFM

输入数据

input_fn

为了配合 TensorFlow Estimator,我们需要定义 input_fn 来读取上图所示的数据。看似简单的任务,实现起来,却很花费了我一番功夫:

  • 网上能够搜到的 TensorFlow 读文本文件的代码,都是读“每列只有一个值的 csv”这样规则的数据格式。但是,上图所示的数据,却非常不规则,每行先是由“\t”分隔,第列中再由“,”分隔成数目不同的“键值对”,每个‘键值对’再由“:”分隔。
  • 我希望提供给 model 稀疏矩阵,方便 model 中排零计算,提升效率。

最终,解析一行文本的代码如下。

复制代码
def _decode_tsv(line):
columns = tf.decode_csv(line, record_defaults=DEFAULT_VALUES, field_delim='\t')
y = columns[0]
feat_columns = dict(zip((t[0] for t in COLUMNS_MAX_TOKENS), columns[1:]))
X = {}
for colname, max_tokens in COLUMNS_MAX_TOKENS:
# 调用 string_split 时,第一个参数必须是一个 list,所以要把 columns[colname] 放在 []
# 这时每个 kv 还是'k:v'这样的字符串
kvpairs = tf.string_split([feat_columns[colname]], ',').values[:max_tokens]
# k,v 已经拆开, kvpairs 是一个 SparseTensor,因为每个 kvpair 格式相同,都是 "k:v"
# 既不会出现 "k",也不会出现 "k:v1:v2:v3:..."
# 所以,这时的 kvpairs 实际上是一个满阵
kvpairs = tf.string_split(kvpairs, ':')
# kvpairs 是一个 [n_valid_pairs,2] 矩阵
kvpairs = tf.reshape(kvpairs.values, kvpairs.dense_shape)
feat_ids, feat_vals = tf.split(kvpairs, num_or_size_splits=2, axis=1)
feat_ids = tf.string_to_number(feat_ids, out_type=tf.int32)
feat_vals = tf.string_to_number(feat_vals, out_type=tf.float32)
# 不能调用 squeeze, squeeze 的限制太多, 当原始矩阵有 1 行或 0 行时,squeeze 都会报错
X[colname + "_ids"] = tf.reshape(feat_ids, shape=[-1])
X[colname + "_values"] = tf.reshape(feat_vals, shape=[-1])
return X, y

然后,将整个文件转化成 TensorFlow Dataset 的代码如下所示。每一个 field“xxx”在 dataset 中将由两个 SparseTensor 表示,“xxx_ids”表示 sparse ids,“xxx_values”表示 sparse values。

复制代码
def input_fn(data_file, n_repeat, batch_size, batches_per_shuffle):
# ----------- prepare padding
pad_shapes = {}
pad_values = {}
for c, max_tokens in COLUMNS_MAX_TOKENS:
pad_shapes[c + "_ids"] = tf.TensorShape([max_tokens])
pad_shapes[c + "_values"] = tf.TensorShape([max_tokens])
pad_values[c + "_ids"] = -1 # 0 is still valid token-id, -1 for padding
pad_values[c + "_values"] = 0.0
# no need to pad labels
pad_shapes = (pad_shapes, tf.TensorShape([]))
pad_values = (pad_values, 0)
# ----------- define reading ops
dataset = tf.data.TextLineDataset(data_file).skip(1) # skip the header
dataset = dataset.map(_decode_tsv, num_parallel_calls=4)
if batches_per_shuffle > 0:
dataset = dataset.shuffle(batches_per_shuffle * batch_size)
dataset = dataset.repeat(n_repeat)
dataset = dataset.padded_batch(batch_size=batch_size,
padded_shapes=pad_shapes,
padding_values=pad_values)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
dense_Xs, ys = iterator.get_next()
# ----------- convert dense to sparse
sparse_Xs = {}
for c, _ in COLUMNS_MAX_TOKENS:
for suffix in ["ids", "values"]:
k = "{}_{}".format(c, suffix)
sparse_Xs[k] = tf_utils.to_sparse_input_and_drop_ignore_values(dense_Xs[k])
# ----------- return
return sparse_Xs, ys

其中也不得不调用 padded_batch 补齐,这一步也将稀疏格式转化成了稠密格式,不过只是在一个 batch(batch_size=128 已经算很大了)中临时稠密一下,很快就又通过调用 to_sparse_input_and_drop_ignore_values 这个函数重新转化成稀疏格式了。to_sparse_input_and_drop_ignore_values 实际上是从 feature_column.py 这个 module 中的 _to_sparse_input_and_drop_ignore_values 函数拷贝而来,因为原函数不是 public 的,无法在 featurecolumn.py 以外调用,所以我将它的代码拷贝到 tf_utils.py 中。

建立共享权重

重申几个概念。比如我们的特征集中包括 active_pkgs(app 活跃情况)、install_pkgs(app 安装情况)、uninstall_pkgs(app 卸载情况)。每列包含的内容是一系列 feature 和其数值,比如 qq:0.1, weixin:0.9, taobao:1.1, ……。这些 feature 都来源于同一份名为 package 的字典

  • field 就是active_pkgs、install_pkgs、uninstall_pkgs这些大类,是 DataFrame 中的每一列
  • feature 就是每个 field 下包含的具体内容,一个 field 下允许存在多个 feature,比如前面提到的 qq, weixin, taobao 这样的 app 名称。
  • vocabulary 对应例子中的“package 字典”。不同 field 下的 feature 可以来自同一个 vocabulary,即若干 field 共享 vocabulary

建立共享权重的代码如下所示:

  • 一个 vocab 对应两个 embedding 矩阵,一个对应 FM 中的线性部分的权重,另一个对应 FM 与 DNN 共享的隐向量(用于二阶与高阶交叉)。
  • 所有 embedding 矩阵,以”字典名”存入 dict。不同 field 只要指定相同的“字典名”,就可以共享同一套 embedding 矩阵。
复制代码
class EmbeddingTable:
def __init__(self):
self._weights = {}
def add_weights(self, vocab_name, vocab_size, embed_dim):
"""
:param vocab_name: 一个 field 拥有两个权重矩阵,一个用于线性连接,另一个用于非线性(二阶或更高阶交叉)连接
:param vocab_size: 字典总长度
:param embed_dim: 二阶权重矩阵 shape=[vocab_size, order2dim],映射成的 embedding
既用于接入 DNN 的第一屋,也是用于 FM 二阶交互的隐向量
:return: None
"""
linear_weight = tf.get_variable(name='{}_linear_weight'.format(vocab_name),
shape=[vocab_size, 1],
initializer=tf.glorot_normal_initializer(),
dtype=tf.float32)
# 二阶(FM)与高阶(DNN)的特征交互,共享 embedding 矩阵
embed_weight = tf.get_variable(name='{}_embed_weight'.format(vocab_name),
shape=[vocab_size, embed_dim],
initializer=tf.glorot_normal_initializer(),
dtype=tf.float32)
self._weights[vocab_name] = (linear_weight, embed_weight)
def get_linear_weights(self, vocab_name): return self._weights[vocab_name][0]
def get_embed_weights(self, vocab_name): return self._weights[vocab_name][1]
def build_embedding_table(params):
embed_dim = params['embed_dim'] # 必须有统一的 embedding 长度
embedding_table = EmbeddingTable()
for vocab_name, vocab_size in params['vocab_sizes'].items():
embedding_table.add_weights(vocab_name=vocab_name, vocab_size=vocab_size, embed_dim=embed_dim)
return embedding_table

线性预测部分

复制代码
def output_logits_from_linear(features, embedding_table, params):
field2vocab_mapping = params['field_vocab_mapping']
combiner = params.get('multi_embed_combiner', 'sum')
fields_outputs = []
# 当前 field 下有一系列的 <tag:value> 对,每个 tag 对应一个 bias(待优化),
# 将所有 tag 对应的 bias,按照其 value 进行加权平均,得到这个 field 对应的 bias
for fieldname, vocabname in field2vocab_mapping.items():
sp_ids = features[fieldname + "_ids"]
sp_values = features[fieldname + "_values"]
linear_weights = embedding_table.get_linear_weights(vocab_name=vocabname)
# weights: [vocab_size,1]
# sp_ids: [batch_size, max_tags_per_example]
# sp_weights: [batch_size, max_tags_per_example]
# output: [batch_size, 1]
output = embedding_ops.safe_embedding_lookup_sparse(linear_weights, sp_ids, sp_values,
combiner=combiner,
name='{}_linear_output'.format(fieldname))
fields_outputs.append(output)
# 因为不同 field 可以共享同一个 vocab 的 linear weight,所以将各个 field 的 output 相加,会损失大量的信息
# 因此,所有 field 对应的 output 拼接起来,反正每个 field 的 output 都是 [batch_size,1],拼接起来,并不占多少空间
# whole_linear_output: [batch_size, total_fields]
whole_linear_output = tf.concat(fields_outputs, axis=1)
tf.logging.info("linear output, shape={}".format(whole_linear_output.shape))
# 再映射到 final logits(二分类,也是 [batch_size,1])
# 这时,就不要用任何 activation 了,特别是 ReLU
return tf.layers.dense(whole_linear_output, units=1, use_bias=True, activation=None)

二阶交互预测部分

二阶交互部分与 DeepFM 论文中稍有不同,而是使用了《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics》中 Bi-Interaction 的公式。这也是网上实现的通用做法。

如何实现支持多值、稀疏、共享权重的DeepFM

而我的实现与上边公式最大的不同,就是不再只有一个 embedding 矩阵 V,而是每个 feature 根据自己所在的 field,再根据超参指定的 field 与 vocabulary 的映射关系,找到自己对应的 embedding 矩阵。某个 field 对应的 embedding 矩阵有可能是与另外一个 field 共享的。

另外,如何实现支持多值、稀疏、共享权重的DeepFM实现了稀疏矩阵相乘,基于 embedding_ops. safe_embedding_lookup_sparse 实现。

复制代码
def output_logits_from_bi_interaction(features, embedding_table, params):
field2vocab_mapping = params['field_vocab_mapping']
# 论文上的公式就是要求 sum,而且我也试过 mean 和 sqrtn,都比用 mean 要差上很多
# 但是,这种情况,仅仅是针对 criteo 数据的,还是理论上就必须用 sum,而不能用 mean 和 sqrtn
# 我还不太确定,所以保留一个接口能指定其他 combiner 的方法
combiner = params.get('multi_embed_combiner', 'sum')
# 见《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics》论文的公式 (4)
fields_embeddings = []
fields_squared_embeddings = []
for fieldname, vocabname in field2vocab_mapping.items():
sp_ids = features[fieldname + "_ids"]
sp_values = features[fieldname + "_values"]
# --------- embedding
embed_weights = embedding_table.get_embed_weights(vocabname)
# embedding: [batch_size, embed_dim]
embedding = embedding_ops.safe_embedding_lookup_sparse(embed_weights, sp_ids, sp_values,
combiner=combiner,
name='{}_embedding'.format(fieldname))
fields_embeddings.append(embedding)
# --------- square of embedding
squared_emb_weights = tf.square(embed_weights)
squared_sp_values = tf.SparseTensor(indices=sp_values.indices,
values=tf.square(sp_values.values),
dense_shape=sp_values.dense_shape)
# squared_embedding: [batch_size, embed_dim]
squared_embedding = embedding_ops.safe_embedding_lookup_sparse(squared_emb_weights, sp_ids, squared_sp_values,
combiner=combiner,
name='{}_squared_embedding'.format(fieldname))
fields_squared_embeddings.append(squared_embedding)
# calculate bi-interaction
sum_embedding_then_square = tf.square(tf.add_n(fields_embeddings)) # [batch_size, embed_dim]
square_embedding_then_sum = tf.add_n(fields_squared_embeddings) # [batch_size, embed_dim]
bi_interaction = 0.5 * (sum_embedding_then_square - square_embedding_then_sum) # [batch_size, embed_dim]
tf.logging.info("bi-interaction, shape={}".format(bi_interaction.shape))
# calculate logits
logits = tf.layers.dense(bi_interaction, units=1, use_bias=True, activation=None)
# 因为 FM 与 DNN 共享 embedding,所以除了 logits,还返回各 field 的 embedding,方便搭建 DNN
return logits, fields_embeddings

DNN 预测部分

再次声明,将 criteo 中原来的 39 列,拆分成 2 个 field,并不是为了提升预测性能,只是为了模拟实际场景。导致的后果就是,Deep 侧第一层的输入由原来的 [batch_size, 39*embed_dim] 变成了 [batch_size, 2*embed_dim],使 Deep 侧交叉不足。

尽管在 criteo 数据集上,deep 侧的输入由feature_size*embed_dim 变成了field_size*embed_dim,限制了交叉能力。但是,在实际系统中,field_size 已经是成千上万了,而每个 field 下的 feature 又是成千上万,而且,因为 embedding 是稠密的,没有稀疏优化的可能性。因此,在接入 deep 侧之前,每个 field 内部先做一层 pooling,将 deep 侧输入由 feature_size*embed_dim 压缩成 field_size*embed_dim,对于大规模机器学习,是十分必要的

DNN 的代码如下所示。可以看到,其中没有加入 L1/L2 regularization,这是模仿 TensorFlow 自带的 Wide & Deep 实现 DNNLinearCombinedClassifier 的写法。L1/L2 正则将通过设置 optimizer 的参数来实现。

复制代码
def output_logits_from_dnn(fields_embeddings, params, is_training):
dropout_rate = params['dropout_rate']
do_batch_norm = params['batch_norm']
X = tf.concat(fields_embeddings, axis=1)
tf.logging.info("initial input to DNN, shape={}".format(X.shape))
for idx, n_units in enumerate(params['hidden_units'], start=1):
X = tf.layers.dense(X, units=n_units, activation=tf.nn.relu)
tf.logging.info("layer[{}] output shape={}".format(idx, X.shape))
X = tf.layers.dropout(inputs=X, rate=dropout_rate, training=is_training)
if is_training:
tf.logging.info("layer[{}] dropout {}".format(idx, dropout_rate))
if do_batch_norm:
# BatchNormalization 的调用、参数,是从 DNNLinearCombinedClassifier 源码中拷贝过来的
batch_norm_layer = normalization.BatchNormalization(momentum=0.999, trainable=True,
name='batchnorm_{}'.format(idx))
X = batch_norm_layer(X, training=is_training)
if is_training:
tf.logging.info("layer[{}] batch-normalize".format(idx))
# connect to final logits, [batch_size,1]
return tf.layers.dense(X, units=1, use_bias=True, activation=None)

model_fn

前面的代码完成了“线性预测”+“二次交叉预测”+“深度预测”,则 model_fn 的实现就非常简单了,只不过将三个部分得到的 logits 相加就可以了。

复制代码
def model_fn(features, labels, mode, params):
for featname, featvalues in features.items():
if not isinstance(featvalues, tf.SparseTensor):
raise TypeError("feature[{}] isn't SparseTensor".format(featname))
# ============= build the graph
embedding_table = build_embedding_table(params)
linear_logits = output_logits_from_linear(features, embedding_table, params)
bi_interact_logits, fields_embeddings = output_logits_from_bi_interaction(features, embedding_table, params)
dnn_logits = output_logits_from_dnn(fields_embeddings, params, (mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN))
general_bias = tf.get_variable(name='general_bias', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
logits = linear_logits + bi_interact_logits + dnn_logits
logits = tf.nn.bias_add(logits, general_bias) # bias_add,获取 broadcasting 的便利
# reshape [batch_size,1] to [batch_size], to match the shape of 'labels'
logits = tf.reshape(logits, shape=[-1])
probabilities = tf.sigmoid(logits)
# ============= predict spec
if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT:
return tf.estimator.EstimatorSpec(
mode=mode,
predictions={'probabilities': probabilities})
# ============= evaluate spec
# STUPID TENSORFLOW CANNOT AUTO-CAST THE LABELS FOR ME
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=tf.cast(labels, tf.float32)))
eval_metric_ops = {'auc': tf.metrics.auc(labels, probabilities)}
if mode == tf.estimator.ModeKeys.EVAL:
return tf.estimator.EstimatorSpec(
mode=mode,
loss=loss,
eval_metric_ops=eval_metric_ops)
# ============= train spec
assert mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN
train_op = params['optimizer'].minimize(loss, global_step=tf.train.get_global_step())
return tf.estimator.EstimatorSpec(mode,
loss=loss,
train_op=train_op,
eval_metric_ops=eval_metric_ops)

训练与评估

完成了 model_fn 之后,拜 TensorFlow Estimator 框架所赐,训练与评估变得非常简单,设定超参数之后(注意在指定 optimizer 时设置了 L1/L2 的正则权重),调用 tf.estimator.train_and_evaluate 即可。

复制代码
def get_hparams():
vocab_sizes = {
'numeric': 13,
# there are totally 14738 categorical tags occur >= 200
# since 0 is reserved for OOV, so total vocab_size=14739
'categorical': 14739
}
optimizer = tf.train.ProximalAdagradOptimizer(
learning_rate=0.01,
l1_regularization_strength=0.001,
l2_regularization_strength=0.001)
return {
'embed_dim': 128,
'vocab_sizes': vocab_sizes,
# 在这个 case 中,没有多个 field 共享同一个 vocab 的情况,而且 field_name 和 vocab_name 相同
'field_vocab_mapping': {'numeric': 'numeric', 'categorical': 'categorical'},
'dropout_rate': 0.3,
'batch_norm': False,
'hidden_units': [64, 32],
'optimizer': optimizer
}
if __name__ == "__main__":
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
tf.set_random_seed(999)
hparams = get_hparams()
deepfm = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn,
model_dir='models/criteo',
params=hparams)
train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=lambda: input_fn(data_file='dataset/criteo/whole_train.tsv',
n_repeat=10,
batch_size=128,
batches_per_shuffle=10))
eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(input_fn=lambda: input_fn(data_file='dataset/criteo/whole_test.tsv',
n_repeat=1,
batch_size=128,
batches_per_shuffle=-1))
tf.estimator.train_and_evaluate(deepfm, train_spec, eval_spec)

测试集上的部分结果所下所示,测试集上的 AUC 在 0.765 左右,没有 Kaggle solution 上 0.8+ 的 AUC 高。正如前文所说的,将原来 criteo 数据集中的 39 列拆分成 2 个 field,只是为了演示“一列多值”、“稀疏”的 DeepFM 实现,但限制了 Deep 侧的交叉能力,对最终模型的性能造成一定负面影响。不过,仍然证明,文中展示的 DeepFM 实现是正确的。

如何实现支持多值、稀疏、共享权重的DeepFM

小结

本文展示了我写的一套基于 TensorFlow 的 DeepFM 的实现。重点阐述了“一列多值”、“稀疏”、“权重共享”在实际推荐系统中的重要性,和我是如何在 DeepFM 中实现以上需求的。欢迎各位看官指正。

参考链接:

[1] https://github.com/ChenglongChen/tensorflow-DeepFM

[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/33699909

[3] https://github.com/stasi009/Recommend-Estimators/ blob/master/deepfm.py

原文链接:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/48057256

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