[044]利用FFM做新闻源评级一算法调研

FFM简介

源码使用台湾大学LIBFFM

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libffm/

LIBFFM是一个解决领域感知分解机的开放源码工具（ field-aware factorization machines (FFM)）。它已经赢得了最近的两个点击率预测（ click-through rate prediction）比赛冠军。

它支持：l2正则化logistics损失函数（l2-regularized logistic loss）。

主要特点：

1）只用SSE结构来加速向量运算

2）使用交叉验证做参数选择

3）在硬盘上学习，比在内存中处理更大的数据

下载：

注意：FFM容易过拟合，在使用之前先阅读README。

下载链接：

zip

tar.gz

github

README

过拟合和早停止

为了避免过拟合，我们推荐提供一个验证集，使用-p参数，可以使用‘–auto-stop’参数，来在程序迭代到最好的验证损失的时候停止。

> ffm-train -p va.ffm -l  --auto-stop tr.ffm
           

安装

要求：LIBFFM 是用C++ 写的，需要C++11和OpenMP运行环境。

数据格式：

LIBFFM的数据格式为：

<label> <field1>:<index1>:<value1> <field2>:<index2>:<value2> ...
.
.
.
           

field和index都是非负整数。

训练和预测

- `ffm-train'
  usage: ffm-train [options] training_set_file [model_file]
  options常用参数：
  -l 正则化参数（默认.）
  -t 迭代次数
  -s 线程数
  -p 验证集路径
  -v 交叉验证分数
  --auto-stop 达到最好的验证损失时停止，必须有-p选项
           

-   `ffm-predict'

    usage: ffm-predict test_file model_file output_file
           

使用

Google过程中发现美团点评技术团队，也会用FFM算法做ctr预估，并效果很好，更主要的该团队将技术以博客的形式分享给大家，并讲述的很详细，值得称赞！

美团点评的点击率CTR（click-through rate）和转化率CVR（conversion rate）使用了该模型。

其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果。美团点评技术团队在搭建DSP（Demand Side Platform）的过程中，探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估，并且取得了不错的效果。

预估CTR/CVR，业界常用的方法有人工特征工程 + LR(Logistic Regression)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) + LR[1][2][3]、FM（Factorization Machine）[2][7]和FFM（Field-aware Factorization Machine）[9]模型。在这些模型中，FM和FFM近年来表现突出，分别在由Criteo和Avazu举办的CTR预测竞赛中夺得冠军[4][5]。

核心思想：

所有categorical类型的特征，需要经过独热编码（One-Hot Encoding）转换成数值型特征。大部分样本数据特征是比较稀疏的。

多项式模型是包含特征组合的最直观的模型。对于二阶多项式模型，组合特征的参数一共有n*(n-1)/2个，任意两个参数都是独立的。然而，在数据稀疏性普遍存在的实际应用场景中，二次项参数的训练是很困难的。

因此，所有二次项参数 wij 可以组成一个对称阵 W（为了方便说明FM的由来，对角元素可以设置为正实数），那么这个矩阵就可以分解为 W=VTV，V 的第 j 列便是第 j 维特征的隐向量。换句话说，每个参数 wij=⟨vi,vj⟩，这就是FM模型的核心思想。

此FFM模型采用logistic loss作为损失函数，和L2惩罚项，因此只能用于二元分类问题。

详细介绍可进美团点评技术团队 查看。