推荐系统学习笔记-FNN

由来

在FM之后出现了很多基于FM的升级改造工作，由于计算复杂度等原因，FM通常只对特征进行二阶交叉。但是当面对海量高度稀疏的用户行为反馈数据的情况下，二阶交叉往往是不够的，三阶、四阶甚至更高阶的组合交叉能够进一步提升模型学习能力。

于是就有人参考图像领域CNN通过相邻层连接扩大感受野的做法，使用DNN来对FM显式表达的二阶交叉特征进行再交叉，从而产生更高阶的特征组合，加强模型对数据模式的学习能力。即FNN（Factorization Machine supported Neural Network）模型。

模型预测公式表达

模型结构

利用DNN对特征进行隐式交叉，可以减轻特征工程的工作，同时也能够将计算时间复杂度控制在一个合理的范围内。

为了加速模型的收敛，充分利用FM的特征表达能力，FNN采用了两阶段训练方式。首先，针对任务构建FM模型，完成模型参数的学习。然后，将FM的参数作为FNN底层参数的初始值。这种两阶段方式的应用，是为了将FM作为先验知识加入到模型中，防止因为数据稀疏带来的歧义造成模型参数偏差。

在特征进行输入之前首先进行分域操作，这种方式也成了后续处理高维稀疏性数据的通用做法，目的是为了减少模型参数量，与FM计算过程保持一致。

模型中的dense real layer 将FM产出的低维稠密特征向量进行简单拼接，作为下一全连接层的输入，采用tanh作为激活函数，最终使用sigmoid将之进行二分类操作，即0与1

模型效率对比

最后

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