A026-DeepFM模型预测高潜购买用户

【购买前必看】

1、关于我们

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2、关于项目

我们从2018年开始，就专注于深度学习sci、ei、ccf、kaggle等，至今已有7年，共发表过10多篇顶刊顶会。

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1. 项目简介

2.技术创新点摘要

1. 深度因子分解与神经网络的结合：DeepFM模型结合了FM（因子分解机）和深度神经网络的优点。FM通过因子分解处理稀疏特征交互，能够对特征的低阶交互进行有效建模；而深度神经网络（DNN）则擅长捕捉高阶特征交互。在这个项目中，FM部分帮助模型理解用户与商品的交互数据，而DNN部分则进一步发掘复杂的特征组合，增强了模型的表达能力。
2. 特征工程的自动化：在代码中，模型通过FM层自动学习低阶特征的交互关系，并通过DNN层学习高阶的特征组合，这减少了传统推荐系统中依赖人工特征设计的复杂性。这种自动化的特征工程，使得模型可以处理各种类型的数据（例如用户行为数据、商品特征等），并且能够在不同场景下进行泛化。
3. 时序特征的提取与应用：代码展示了如何将行为数据中的时间字段转换为可用于训练的时序特征，如月份、日期等。时序特征在用户购买预测中扮演了重要角色，模型能够利用这些特征捕捉用户行为的季节性或周期性变化，为高潜用户的识别提供更多维度的数据支持。
4. 处理异常数据与数据预处理技术：代码展示了如何通过各种方法处理异常值和缺失值，确保输入模型的数据质量。例如，针对某些字段中的异常值进行了修正，将时间字段规范化为统一的格式等。这些预处理步骤保证了模型训练的准确性和鲁棒性。

3. 数据集与预处理

1. 异常值处理：代码展示了如何检测并处理异常数据。例如，时间字段存在异常时长，项目通过规范化操作将时间字段转换为标准的时间戳格式，并删除不必要的字段。此外，对部分类别型数据进行了随机化处理，以减少样本不平衡或数据倾斜对模型的影响。
2. 特征工程：时序特征在此项目中占据重要位置。通过提取用户行为的月份、日期等信息，模型能够捕捉用户行为的时间规律。这种时序特征的引入有助于提高模型的预测性能。此外，项目中还通过嵌入层对类别型特征进行编码，将其转换为低维稠密向量，使得模型能够有效处理高维稀疏数据。
3. 数据归一化与标准化：对于连续型特征，项目中使用了标准化技术，将特征值归一化为0到1的范围内，从而确保不同量纲的特征在训练过程中具有一致的权重。

4. 模型架构

1.1 FM部分（因子分解机层）

• 一阶部分（线性模型）：
• y_{\text{linear}} = \sum_{i=1}^{n} w_i x_i
• 其中，wi是线性权重，xi是输入特征。
• 二阶部分（特征交互部分）：
• y_{\text{FM}} = \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=i+1}^{n} \langle \mathbf{v}_i, \mathbf{v}_j \rangle x_i x_j
• 其中，vi 和 vj 是特征嵌入向量，表示特征间的隐式交互，⟨vi,vj⟩ 是向量的内积，用于捕捉特征之间的低阶关系。

1.2 DNN部分（深度神经网络层）

• 第一层全连接层：
• h_1 = \text{ReLU}(W_1 \cdot x + b_1)
• 其中，W1和 b1 是第一层的权重矩阵和偏置，x是输入的嵌入向量，ReLU是激活函数。
• 第二层全连接层：
• h_2 = \text{ReLU}(W_2 \cdot h_1 + b_2)
• 类似地，W2和 b2 是第二层的权重矩阵和偏置。
• 输出层：
• y_{\text{DNN}} = \sigma(W_3 \cdot h_2 + b_3)
• 其中，σ是sigmoid激活函数，用于二分类预测。

1.3 DeepFM的融合

2.1 训练流程

• 数据准备：对输入特征进行嵌入，并将稀疏特征转化为低维嵌入向量，同时将连续特征归一化。
• 前向传播：通过FM层和DNN层分别对低阶和高阶特征进行建模，并将两部分的结果结合起来，计算最终输出。
• 损失函数：使用二元交叉熵损失函数：
• L = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \left[ y_i \log(\hat{y_i}) + (1 - y_i) \log(1 - \hat{y_i}) \right]
• 其中，yi是真实标签，yi^是模型预测的概率。
• 优化器：模型使用Adam优化器来更新参数，调整学习率以获得最佳收敛效果。

2.2 评估指标

• AUC（Area Under Curve）：AUC用于评估模型的分类能力。AUC值越接近1，表示模型的分类性能越好。模型通过回调函数监控验证集上的AUC，以确定模型性能并进行早停或调整学习率。

5. 核心代码详细讲解

1. 数据预处理与特征工程

action_data = pd.read_csv('/home/mw/input/jd_data2717/jd_data.csv')

action_data.loc[:, "random"] = [int(random.random() * 5) + 1 for _ in range(len(action_data.index))]
action_data.drop(columns=['action_type'], inplace=True)
action_data.rename(columns={'random': 'action_type'}, inplace=True)

action_data['action_time'] = pd.to_datetime(action_data['action_time'])
action_data = action_data.sort_values('action_time')

action_data['month'] = action_data['action_time'].dt.month
action_data['day'] = action_data['action_time'].dt.day
action_data['month_day'] = action_data['month'].values * 100 + action_data['day'].values

2. 模型架构构建

def deepfm_model(sparse_col, dense_cols):
    sparse_input = [Input(shape=(1,), name=f'sparse_input_{i}') for i in sparse_col]
    dense_input = [Input(shape=(1,), name=f'dense_input_{i}') for i in dense_cols]

fm_embedding = [Embedding(input_dim=n_unique, output_dim=embedding_dim, input_length=1)(sparse_input[i])for i, n_unique in enumerate(sparse_col)]

fst_order_sparse_layer = concatenate(lr_embedding)
linear_part = concatenate([fst_order_dense_layer, fst_order_sparse_layer])

fm_square = Lambda(lambda x: K.square(x))(concatenate(fm_embedding))
square_fm = concatenate([Lambda(lambda x: K.sum(x, axis=1))(concatenate(fm_embedding))])
fm_layer = Subtract()([fm_square, square_fm])
fm_layer = Lambda(lambda x: x * 0.5)(fm_layer)

fc_layer = Dropout(0.2)(Activation(activation="relu")(BatchNormalization()(Dense(128)(concat_fm_embedding))))
fc_layer = Dropout(0.2)(Activation(activation="relu")(BatchNormalization()(Dense(64)(fc_layer))))
fc_layer = Dropout(0.2)(Activation(activation="relu")(BatchNormalization()(Dense(32)(fc_layer))))

output_layer = concatenate([linear_part, fm_layer, fc_layer])
output_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(output_layer)

3. 模型训练与评估

model.compile(optimizer="adam",
              loss="binary_crossentropy",
              metrics=["binary_crossentropy", tf.keras.metrics.AUC(name='auc')])

earlystopping = EarlyStopping(monitor="val_auc", patience=5, mode='max')
plateau = ReduceLROnPlateau(monitor="val_auc", verbose=1, mode='max', factor=0.5, patience=3)
checkpoint = ModelCheckpoint(file_path, monitor='val_auc', save_weights_only=True, verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

hist = model.fit(train_sparse_x2+train_dense_x,
                 train_label,
                 batch_size=128,
                 epochs=100,
                 validation_data=(test_sparse_x2+test_dense_x, test_label),
                 callbacks=callbacks_list,
                 shuffle=False)

6. 模型优缺点评价

1. 低阶与高阶特征交互的结合：DeepFM模型结合了FM和DNN，既能高效处理稀疏特征的低阶交互，又能通过深度神经网络捕捉复杂的高阶特征交互。这种结构在推荐系统和用户行为预测中表现优异。
2. 自动特征提取：模型通过嵌入层将稀疏特征转换为稠密向量，减少了手动特征工程的工作量，并提高了模型处理高维特征的能力。
3. 良好的泛化能力：通过加入Dropout、BatchNormalization等技术，有效防止过拟合，使模型在训练和测试数据上都能保持较好的表现。此外，模型使用了AUC作为评估指标，保证了模型的分类性能。

1. 训练时间较长：由于DeepFM需要同时训练FM和DNN两部分，参数量较大，因此训练时间较长，尤其是在大规模数据集上。
2. 超参数调优复杂：模型结构较为复杂，包含嵌入维度、DNN层数、每层的神经元个数等超参数，这些超参数的调优需要耗费大量时间和计算资源。
3. 缺乏针对性的数据增强：虽然模型结构强大，但对数据增强的处理较为简单。稀疏特征可能导致数据噪声或稀疏问题在模型中得不到有效处理。

1. 模型结构优化：可以引入更多的注意力机制，如基于Transformer的模块，以增强对高阶特征交互的建模能力，并减少DNN部分的复杂性。
2. 超参数调整：通过网格搜索或贝叶斯优化等方法，自动调整模型的超参数，以获得更好的训练效果。
3. 数据增强方法：在稀疏特征上进行更深入的数据增强，例如使用特征交叉或生成对抗网络（GAN）生成更多样的训练数据，从而提升模型的鲁棒性和表现力。