AutoFIS 针对推荐场景的自动特征选择算法 一种有效的自动特征选择算法,可以帮助推荐系统提高预测精度并降低计算复杂度 通过自动学习有效的特征交互并屏蔽噪声

AutoFIS

AutoFIS(Automatic Feature Interaction Selection)是一种针对推荐场景的自动特征选择算法。在推荐系统中,神经网络预测模型通常用于估计用户与项目之间的交互概率,例如点击率(CTR)预测。这些模型一般包含多个组件,如嵌入层(Embedding Layer)、交互层(Interaction Layer)和全连接层(MLP Layer)。其中,交互层对于捕获特征之间的交互关系至关重要。

传统的方法,如因子分解机(Factorization Machines, FM)及其变种(如FFM),在交互层对所有可能的特征交互进行建模。然而,这种做法存在一些问题:首先,当特征数量很大时,二阶特征交互的数量会呈平方级增长,导致计算复杂度高;其次,并非所有的特征交互都是有用的,其中可能包含许多噪声,这会影响模型的预测精度。

AutoFIS算法旨在解决这些问题。它通过自动学习哪些特征交互是有效的,并屏蔽掉那些冗余或噪声较大的交互,从而提高模型的预测精度。具体来说,AutoFIS使用了一种门限函数机制,该函数能够根据数据自动调整每个特征交互的重要性。通过这种方式,AutoFIS能够在O(N^2)的特征空间中有效地筛选出对预测结果有正面贡献的特征交互。

AutoFIS算法可以与多种模型结合使用,包括FM、FFM以及DeepFM等。这些模型在嵌入层和交互层的基础上,进一步引入了深度神经网络来捕获高阶特征交互和非线性关系。通过将AutoFIS集成到这些模型中,可以进一步提升模型的性能,并使其更适应于复杂的推荐场景。

总的来说,AutoFIS是一种有效的自动特征选择算法,可以帮助推荐系统提高预测精度并降低计算复杂度。通过自动学习有效的特征交互并屏蔽噪声,AutoFIS为推荐系统的性能提升提供了新的途径。

1. 算法介绍

AutoFIS是推荐场景的自动特征选择算法。推荐场景的神经网络预测模型(包括但不限于CTR预测)可简单分为三个模块:Embedding Layer,Interaction Layer以及MLP Layer,其中Interaction Layer是整个预测模型的关键模块,它需要有效的对特征交互建模。现有预测模型主要基于FM(Factorization Machines)对特征交互建模,在二阶的情况下,即为所有二阶特征交互建模,总数目为O(N2)。实际情况中,并非所有特征交互都是有效的,可能夹杂噪音,有损模型预测的精度。AutoFIS可以从O(N2)特征空间中自动学习出有效的那部分特征交互,通过门限函数屏蔽冗余的部分,从而提升预测模型的精度。AutoFIS适用的模型有FM,FFM,DeepFM等。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

2. 算法原理

AutoFIS主要由两个阶段构成。第一阶段(search),通过搜索自动学习得到每个特征交互的重要性得分;第二阶段(retrain),在第一阶段的基础上,将不重要的特征交互屏蔽,并重新训练模型,以达到更优效果。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

2.1 搜索空间

在搜索空间上,对于二阶交互,AutoFIS的搜索空间为整个二阶交互的全空间N*(N-1)/2,通过结构参数alpha来学习每一个二阶交互特征的权重。模型训练至最终收敛后得到的alpha即代表对应的各个特征交互的重要性。

2.2 搜索策略

搜索策略上,代表特征交互重要程度的结构参数alpha在模型训练过程通过

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/665411.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

golang学习笔记(内存逃逸分析)

golang的内存逃逸 逃逸分析( Escape analysis) 是指由编译器决定内存分配的位置, 不需要程序员指定。 函数中申请一个新的对象。 如果分配在栈中, 则函数执行结束可自动将内存回收;如果分配在堆中, 则函数…

基于SpringBoot的饭店外卖平台的设计与实现

项目描述 这是一款基于SpringBoot的饭店外卖平台的系统 模块描述 用户端 登录 首页 商家信息 点餐 菜品列表 下单 订单列表 账号下单列表 个人中心 个人资料 修改信息 评论管理 评论菜品 查看评论 打赏骑手 打赏骑手 管理员 登录 菜品管理 修改 下架 订单列表 下单记录 菜品管理…

字节跳动发起AI战争 寻找下一个TikTok

现如今在字节跳动,已近乎隐退的张一鸣,只重点关注两件事:其一,是风暴中的TikTok;其二,就是字节跳动正在全力追赶的AI战略业务。 提及字节的AI战略远望,多个接近字节的人士均认为,以Flow部门出品最为“正统…

Python 贪吃蛇

文章目录 效果图:项目目录结构main.pygame/apple.pygame/base.pygame/snake.pyconstant.py 效果图: 项目目录结构 main.py from snake.game.apple import Apple # 导入苹果类 from snake.game.base import * # 导入游戏基类 from snake.game.snake im…

Golang | Leetcode Golang题解之第66题加一

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; func plusOne(digits []int) []int {n : len(digits)for i : n - 1; i > 0; i-- {if digits[i] ! 9 {digits[i]for j : i 1; j < n; j {digits[j] 0}return digits}}// digits 中所有的元素均为 9digits make([]int, n1)digits[0]…

数字电路-5路呼叫显示电路和8路抢答器电路

本内容涉及两个电路&#xff0c;分别为5路呼叫显示电路和8路抢答器电路&#xff0c;包含Multisim仿真原文件&#xff0c;为掌握FPGA做个铺垫。紫色文字是超链接&#xff0c;点击自动跳转至相关博文。持续更新&#xff0c;原创不易&#xff01; 目录&#xff1a; 一、5路呼叫显…

基于Spring Boot的音乐网站与分享平台设计与实现

基于Spring Boot的音乐网站与分享平台设计与实现 开发语言&#xff1a;Java框架&#xff1a;springbootJDK版本&#xff1a;JDK1.8数据库工具&#xff1a;Navicat11开发软件&#xff1a;eclipse/myeclipse/idea 系统部分展示 系统功能界面图&#xff0c;在系统首页可以查看首…

Server 2022 IIS10 PHP 7.2.33 升级至 PHP 8.3 (8.3.6)

下载最新版本 PHP 8.3 (8.3.6)&#xff0c;因为是 FastCGI 执行方式&#xff0c;选择 Non Thread Safe(非线程安全)。 若有以下提示&#xff1a; The mysqli extension is missing. Please check your PHP configuration. 或者 PHP Fatal error: Uncaught Error: Class &qu…

基于SSM SpringBoot vue宾馆网上预订综合业务服务系统

基于SSM SpringBoot vue宾馆网上预订综合业务服务系统 系统功能 首页 图片轮播 宾馆信息 饮食美食 休闲娱乐 新闻资讯 论坛 留言板 登录注册 个人中心 后台管理 登录注册 个人中心 用户管理 客房登记管理 客房调整管理 休闲娱乐管理 类型信息管理 论坛管理 系统管理 新闻资讯…

PG控制文件的管理与重建

一.控制文件位置与大小 逻辑位置&#xff1a;pgpobal 表空间中 物理位置&#xff1a;$PGDATA/global/pg_control --pg_global表空间的物理位置就在$PGDATA/global文件夹下 物理大小&#xff1a;8K 二.存放的内容 1.数据库初始化的时候生成的永久化参数&#xff0c;无法更改…

零代码零训练!工业异常检测开源新SOTA来了!

AnomalyGPT&#xff0c;首个工业级异常检测的视觉语言大模型&#xff01;它不仅无需手动设置阈值就可指示异常的存在和位置&#xff0c;还在提供很少正常样本的工业场景中取得了业内最好性能&#xff0c;实现了零样本异常检测&#xff01; 方法对比图 实际上&#xff0c;不仅是…

Python AI 速成课:快速打造高效AI

这个文章主要是对python AI 小白的 。实用性很强&#xff0c;不用太多复杂步骤。 第一步&#xff1a;先到Try NVIDIA NIM APIs这个网站 然后使用邮箱注册&#xff0c;很简单和快捷。 第二步&#xff1a;点击微软的phi-3模型&#xff0c;这个API是免费的 第三步&#xff1a; 获取…