推荐系统wide&deep

Posted 2021-12-16 天泽28

推荐系统（五）wide&deep

推荐系统系列博客：

1. 推荐系统（一）推荐系统整体概览
2. 推荐系统（二）GBDT+LR模型
3. 推荐系统（三）Factorization Machines（FM）
4. 推荐系统（四）Field-aware Factorization Machines（FFM）

这篇博客主要介绍谷歌于2016年发表在RecSys上的一篇文章，俗话说：谷歌家出品，必属精品。这篇文章提出的模型wide&deep着实对推荐系统领域有着非常大的影响，启发了后面几年推荐系统领域的一些工作，比如：deep&cross，deepFM等。这篇文章也是秉承着G家文章一贯的风格【大道至简，非常关注工程实践】，不像国内某互联网公司某团队的paper简直是概念的堆砌，如果没有概念就造概念，让人看的眼花缭乱，明显是冲着发论文去的。这篇博客主要以下几个点来介绍下wide&deep模型。

一、提出wide&deep的动机

在这篇论文之前，工业界推荐系统主流的模型基本是LR或者普通的DNN（当然也有像FM和树模型及其变种），通常而言，线性模型比如LR比较擅长记忆，而DNN则比较擅长泛化。这里来解释下何为记忆，何为泛化。

• 记忆： 其实就是模型直接学到样本中一些强特征，比如，尿布&瓶酒的例子，如果样本中频繁出现了买了尿布的人同时买了啤酒，也就是说尿布&啤酒共现的频率很高，那么模型可以直接记住这种共现，当做推荐的时候，如果一个人买了尿布，那么应该给他推荐啤酒。
• 泛化： 泛化则是学习特征的传递能力，比如某个训练集为树叶，label为判断输入的东西是否是一个树叶，样本中的树叶基本都是绿色的锯齿状树叶，那么我们希望模型能够有泛化能力，当输入一个泛黄的圆形树叶，模型也能判断出这是个树叶。

因此，为了结合这两种能力，提出了wide&deep模型，wide侧为一个LR模型，负责记忆，deep部分为一个多层全连接网络，负责泛化。

二、wide&deep模型结构

wide&deep模型结构（图片来自谷歌原始论文）

从上图能够非常清晰的看到wide&deep模型包含两个部分，wide部分和deep部分。wide部分为一个线性模型LR，deep部分为一个三层隐藏层[1024,512,256]的DNN。模型网络结构虽然简直直白，但有几个细节需要关注下：

1. 训练方式： wide部分和deep部分使用logistics loss连接在一起，通过bp联合训练，而不是单独训练然后做ensemble。
2. 优化算法： wide部分采用G家出产的FTRL优化算法（关于FTRL后面会单独写一篇博客），deep部分采用AdaGrad（关于AdaGrad参见本人的博客：深度学习中优化方法——momentum、Nesterov Momentum、AdaGrad、Adadelta、RMSprop、Adam）那么随之而来的2个问题：（a）两个不同的优化算法放在一起怎么优化？（b）为什么LR部分采用ftrl，而deep部分采用AdaGrad。 这两个问题留到博客最后的【一些思考】里再介绍。
3. 特征： 在Google play的场景下主要分为连续值特征和类别特征，在这篇论文中，连续值特征被归一化到[0,1]范围内，类别特征则做了embedding，然后直接做了concate，输入到deep网络中。wide部分主要输入的是一些交叉特征，用于记忆。
4. 模型训练： 采用热启的方式训练模型，上一次（天级别或者小时级）的模型embedding向量和权重初始化下一个时间的模型（ented a warm-starting system which initializes a new model with the embeddings and the linear model weights from the previous model.）。这一点和我厂的abacus保持一致。这样做的好处显而易见，lifetime learning + Fine Tune。
5. 模型更新校验： 每次更新到线上之前要做一次校验，校验待更新的模型是否正常，防止把有问题的模型更新到线上，发生问题。这一点透露着浓浓的工业风，也是一个工业系统必备的环节。

三、一些思考

问题1： wide部分和deep采用联合训练，但wide部分采用FTRL优化算法，deep部分采用AdaGrad优化算法，这个该怎么训练？
这个问题直接看TensorFlow官方代码：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.11/tensorflow/python/estimator/canned/dnn_linear_combined.py
deep侧：

# deep侧
with variable_scope.variable_scope(
        dnn_parent_scope,
        values=tuple(six.itervalues(features)),
        partitioner=dnn_partitioner) as scope:
      dnn_absolute_scope = scope.name
      dnn_logit_fn = dnn._dnn_logit_fn_builder(  # pylint: disable=protected-access
          units=head.logits_dimension,
          hidden_units=dnn_hidden_units,
          feature_columns=dnn_feature_columns,
          activation_fn=dnn_activation_fn,
          dropout=dnn_dropout,
          input_layer_partitioner=input_layer_partitioner,
          batch_norm=batch_norm)
      dnn_logits = dnn_logit_fn(features=features, mode=mode)

wide侧：

# wide侧
    with variable_scope.variable_scope(
        linear_parent_scope,
        values=tuple(six.itervalues(features)),
        partitioner=input_layer_partitioner) as scope:
      linear_absolute_scope = scope.name
      logit_fn = linear._linear_logit_fn_builder(  # pylint: disable=protected-access
          units=head.logits_dimension,
          feature_columns=linear_feature_columns,
          sparse_combiner=linear_sparse_combiner)
      linear_logits = logit_fn(features=features)

loss直接把wide部分的loss和deep部分的loss相加

# loss函数
 if n_classes == 2:
      head = head_lib._binary_logistic_head_with_sigmoid_cross_entropy_loss(  # pylint: disable=protected-access
          weight_column=weight_column,
          label_vocabulary=label_vocabulary,
          loss_reduction=loss_reduction)
    else:
      head = head_lib._multi_class_head_with_softmax_cross_entropy_loss(  # pylint: disable=protected-access
          n_classes,
          weight_column=weight_column,
          label_vocabulary=label_vocabulary,
          loss_reduction=loss_reduction)
          
  # Combine logits and build full model.
  if dnn_logits is not None and linear_logits is not None:
    logits = dnn_logits + linear_logits
  elif dnn_logits is not None:
    logits = dnn_logits
  else:
    logits = linear_logits

*BP时，采用不用的优化器优化wide侧和deep侧，这里核心语句在于：train_op = control_flow_ops.group(train_ops)，从而做到了可以用不同的优化器来优化两侧。

  def _train_op_fn(loss):
    """Returns the op to optimize the loss."""
    train_ops = []
    global_step = training_util.get_global_step()
    if dnn_logits is not None:
      train_ops.append(
          dnn_optimizer.minimize(
              loss,
              var_list=ops.get_collection(
                  ops.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES,
                  scope=dnn_absolute_scope)))
    if linear_logits is not None:
      train_ops.append(
          linear_optimizer.minimize(
              loss,
              var_list=ops.get_collection(
                  ops.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES,
                  scope=linear_absolute_scope)))
	# 核心语句，采用group函数
    train_op = control_flow_ops.group(*train_ops)
    with ops.control_dependencies([train_op]):
      return state_ops.assign_add(global_step, 1).op

  return head.create_estimator_spec(
      features=features,
      mode=mode,
      labels=labels,
      train_op_fn=_train_op_fn,
      logits=logits)

问题2： 为什么wide侧采用FTRL，而deep侧采用AdaGrad？
我个人觉得在wide侧采用FTRL，一方面是为了产生稀疏解，毕竟在论文中能够看到wide部分的交叉特征是两个id特征的交叉，这样可以大大缩小模型体积，利于线上部署。另外一方面，由于联合训练，必然会出现wide部分收敛速度远远快于deep部分，应该是谷歌大佬们为了缓解这种情况，因为ftrl和adagrad都是随着梯度的累计，学习率会变小，并且ftrl结合了L1正则和L2正则，使得ftrl收敛速度慢。
注：这一点只是个人理解，如果有大佬有更好的理解，欢迎留言交流。

参考文献

[1]: Wide & Deep Learning for Recommender Systems