DeepFM代码详解及Python实现

文章目录摘要一、数据预处理部分二、DeepFM部分1、FM部分的特征向量化2、Deep部分的权重设置3、网络传递部分4、loss5、梯度正则6、完整代码三、执行结果和测试数据集 摘要 DeepFM原理部分可以参看博客https://blog.csdn.net/weixin_45459911/article/details/105359982，本文就着重介绍其代码复现部分的内容。 本文所写的代码参考自https://www.jianshu.com/p/71d819005fed，在此基础上进行了一些修改，并增加了注释。 一、数据预处理部分 import pickle import pandas a 《DeepFM代码详解及Python实现》 DeepFM（Deep Factorization Machine）是一种融合因子分解机（Factorization Machine, FM）和深度学习模型的推荐系统算法，它在处理高维稀疏数据时表现优异。本文主要关注DeepFM的代码实现，而非理论原理，关于DeepFM的原理，可以参考相关博客（https://blog.csdn.net/weixin_45459911/article/details/105359982）。 一、数据预处理部分 在构建DeepFM模型之前，首先需要对数据进行预处理。预处理主要包括特征编码和特征向量化。这里使用`pandas`库读取CSV文件，并将列名重命名为`c0, c1, c2, ...`。接着，将第一列（通常是目标变量）提取出来，转化为行向量，以备后续使用。 对于分类特征，我们先计算每个特征的唯一值数量，如果超过10个，那么该特征被视为连续变量，进行标准化处理。如果特征值少于或等于10，我们将其转换为one-hot编码。这里使用`pd.concat()`函数将连续特征和分类特征分别存储在`co_feature`和`ca_feature`数据框中，同时维护一个`feat_dict`字典来存储每个特征的编码映射。 二、DeepFM部分 1、FM部分的特征向量化：FM模型的核心是通过特征之间的交互来捕捉非线性关系。在这个阶段，我们已对特征进行了编码，所以可以直接利用编码值进行计算。 2、Deep部分的权重设置：Deep部分是DeepFM的一个关键特性，它通过多层神经网络捕获高阶特征交互。在这一部分，我们需要初始化各层的权重矩阵，通常使用随机初始化方法，如Xavier初始化。 3、网络传递部分：在FM部分计算出低阶特征交互后，我们将这些交互与Deep部分的输出相加，然后通过激活函数（如ReLU）传递到下一层。将所有层的输出连接起来，与输出层的权重进行点积运算，得到预测值。 4、Loss：DeepFM的损失函数通常是交叉熵损失，用于衡量预测值与真实标签之间的差异。 5、梯度正则：为了防止过拟合，我们需要添加L1或L2正则项到损失函数中，以控制模型复杂度。 6、完整代码：完整的DeepFM模型实现包括模型的定义、训练过程以及评估。这部分代码包括模型的构建、反向传播、优化器的选择、训练循环等。 三、执行结果和测试数据集 在模型训练完成后，我们需要在测试数据集上评估模型的性能，如准确率、AUC、RMSE等指标。这通常涉及模型的预测输出与实际标签的比较。 总结来说，DeepFM结合了FM模型的高效特征交互学习和深度学习的强表达能力，适合处理大规模稀疏数据。在数据预处理阶段，合理处理分类和连续特征是关键；在模型构建阶段，理解和实现FM部分与Deep部分的交互至关重要。通过Python代码实现，我们可以直观地理解DeepFM的工作机制，并在实际项目中应用此模型。