推荐系统系列：新浪搜索团队FiBiNET理论和代码实现

一、前言

（1）代码参考了阿里巴巴浅梦大神的实现，非常牛逼的一位大佬，非常值得大家学习；

（2）微博提出的fibinet点击预估模型，论文地址为：https://arxiv.org/pdf/1905.09433.pdf；

二、算法原理

（1）整体框架如图所示：

（2）SENET Layer部分的主要作用是学习不同特征的一个重要程度，对重要特征加权，对蕴含信息量不多的特征进行削弱；参考浅梦大神的文章https://www.zhihu.com/people/shenweichen/posts；

（3）SENET的主要处理流程：E为特征的embedding表示；

通过平均池化表示为Z，来获取特征的全局信息；

然后对Z进行加权学习得到需要的重要性权重表示；

（4）Bilinear_Interaction部分：左边上半部分为内积，下半部分为哈达玛积；原论文提出了一种添加一个参数w矩阵来学习交叉特征提高效果，公式如下：

几种实现方式的直观图像表示：

（5）最后将bi部分的p和senet部分的q进行拼接，然后输入给全连接层DNN部分和sigmoid部分得到点击的概率值；

（6）损失函数部分的设计如下公式所示：

三、实验效果

四、代码实现

from tensorflow.python.keras.layers import Layer
from tensorflow.python.keras.initializers import glorot_normal
import itertools
import tensorflow as tfclass senet(Layer):def __init__(self, reduction_ratio=3, seed=1024, **kwargs):self.reduction_ratio = reduction_ratioself.seed = seedsuper(senet, self).__init__(**kwargs)def build(self, input_shape, **kwargs):self.filed_size = len(input_shape)self.embedding_size = input_shape[0][-1]reduction_size = max(1, self.filed_size // self.reduction_ratio)self.w1 = self.add_weight(name='w1', shape=(self.field_size, reduction_size), initializer=glorot_normal(self.seed))self.w2 = self.add_weight(name='w2', shape=(reduction_size, self.field_size), initializer=glorot_normal(self.seed))self.tensordot = tf.keras.layers.Lambda(lambda x : tf.tensordot(x[0], x[1], axes=(-1, 0)))super(senet, self).build(input_shape)def call(self, inputs):Z = tf.keras.layers.concatenate(inputs, axis=1)#(batch, field_size, embed_size)Z = tf.reduce_mean(Z, axis=-1)#(batch, field_size)A_1 = tf.nn.relu(self.tensordot([Z, self.w1]))#(batch, reduction_size)A_2 = tf.nn.relu(self.tensordot([A_1, self.w2]))#(batch, field_size)V = tf.multiply(inputs, tf.expand_dims(A_2, axis=2))#(batch, field_size, embed_size)return tf.split(V, self.filed_size, axis=1)class bilinear_interaction(Layer):def __init__(self, seed=1024, **kwargs):self.seed = seedsuper(bilinear_interaction, self).__init__(**kwargs)def buid(self, input_shape):emdedding_size = input_shape[0][-1]self.w = [self.add_weight(shape=(emdedding_size, emdedding_size), initializer=glorot_normal(self.seed), name='w' + str(i) + str(j)) for i, j in itertools.combinations(range(len(input_shape)), 2)]def call(self, inputs):p = [tf.multiply(tf.tensordot(v[0], w, axes=(-1, 0)), v[1]) for v, w in zip(itertools.combinations(inputs, 2), self.w)]return tf.keras.layers.concatenate(p, axis=-1)

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