特征工程一直是推荐系统中比较重要的一个工作,而其中又以交叉特征的研究为甚。自从LR横空出世后,对于如何高效的挖掘有效的交叉特征,是人们不断探索的一个方向。众所周知,LR作为线性拟合器,无法像DNN那样对特征之间进行深度融合交叉,这就意味着我们需要花费更多的精力在人工组合交叉特征上。试想一下,当“年龄”和“性别”作为两个重要的用户画
特征交叉主要有两大类:1) 显示交叉;2) 隐式交叉 1、显示交叉 显示交叉主要是基于先验知识通过人工来手动构造交叉特征,这里主要有三种类型的交叉:1)內积;2)哈达玛积;3)笛卡尔积。 在构造显性交叉特征时,一定要结合业务和数据分析来构造,切忌无脑交叉。 先假设有如下特征: 用户U1对游戏标签的偏好特征:{王者: 0.7...
枚举式特征交叉的问题1:从上面所有模型的构建我们可以看到,所有的模型都是枚举式的二阶交叉,枚举的话毫无疑问就会带来非常大的问题,特征冗余,会带出非常多的无用的特征(Noise),这在实践中也是类似的,随机加入多个高斯噪音,模型的效果可能会下降(虽然很多时候下降不是非常多,但基本都是下降的),那怎么办呢? 解法1...
FM在推荐模型中实际使用时,其实就是两个特征对应embedding的点乘求和,并且为了减少计算量,不可能对任意两个embedding作交叉,一般是在item侧选取部分embedding作为一组,然后在user侧选取部分embedding作为另一组,先对组内embedding做pooling后再做交叉 FM的缺点是一般只能用与做二阶特征交叉,如果做高阶特征交叉,时间复杂度...
matlab特征交叉方法 Matlab特征交叉能整合不同特征信息，提升模型性能。线性特征交叉是简单相乘组合，如x1与x2交叉得x1x2。多项式特征交叉可更高次特征组合，增强表达力。交叉特征维度会增大，需关注数据稀疏性问题。特征交叉时要考虑特征间相关性，避免无效交叉。对于数值特征，交叉方式与类别特征有所不同。在图像数据中...
在Induction侧,将另一个特征作为上述MLP的输入,得到输出结果,作为特征交叉的结果: 上面这种方式的优点在于,将FM中的点积特征交叉方法替换为全连接,让模型有充足的空间进行特征交叉。FM可以看成是本文提出方法的一个特例,当上面的MLP退化成一层且不带激活函数和bias时,就是传统的FM。
而特征衍生和特征交叉就是特征工程中常用的两种方法。 特征衍生是指通过对已有特征进行变换和组合,生成新的特征。常见的特征衍生方法包括多项式特征、幂次特征、对数特征等。例如,对于一个二次多项式特征衍生,可以将原始特征x变换为x^2,从而引入了二次项的信息。这样一来,原始特征和新的特征一起作为模型的输入,可以...
特征构建 对于特征构建产生新变量,可以使用属性生成、随机数/ID生成、特征交叉、高级特征交叉、WOE编码、特征编码和过程查询分析器节点来实现。 属性生成节点包括字符函数、数值函数、日期函数、逻辑函数、业务函数、正则函数和其它函数,除了直接使用现有的一些函数外,还可以实现一些指标之间的加减乘除等基本运算。
特征交叉的本质在于通过将两个或多个特征相乘，实现样本空间的非线性变换，以此增加模型的非线性能力，提升预测效果。其核心在于非线性映射函数将样本从原始空间映射至特征空间，类似于机器学习中的kernel trick，但又通过显性指明规则进行特征空间映射。特征交叉的目的在于提升模型效果，通过映射至高维空间增加非...
人工组合交叉特征，相当于直接指导模型学习特定模式，更具可控性与效率。业界模型 为减少人工特征组合，自动特征交叉研究逐步发展。FM、DCN、xDeepFM与CAN是其中代表。FM FM在LR基础上优化，引入两两特征的二阶组合，避免了LR的一阶限制。但直接学习组合参数，导致模型泛化性差，且特征组合次数影响学习效果...