transformers在ctr中的应用

文章目录

• 1.背景
• 2.相关论文解析

• 2.1 《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》

• 2.1.1 论文贡献
• 2.1.2 模型结构

• 2.1.2.1 输入
• 2.1.2.2 注意力机制层

• 2.1.3 实验结果

• 2.2 《Behavior Sequence Transformer for E-commerce Recommendation in Alibaba》

• 2.2.1 论文贡献
• 2.2.2 引入
• 2.2.3 模型
• 2.2.4 实验结果

• 2.3 《Deep Multifaceted Transformers for Multi-objective Ranking in Large-Scale E-commerce Recommender Systems》

• 2.3.1 论文贡献
• 2.3.2 引入
• 2.3.3 模型

• 2.3.3.1 Input Layer和Embedding Layer
• 2.3.3.2 Deep Multifaceted Transformers Layer
• 2.3.3.3 Multi-gate Mixture-of-Experts Layers（MMoE）
• 2.3.3.4 Bias Deep Neural Network
• 2.3.3.5 训练和预测

• 2.3.4 实验结果

1.背景

目前Transformers及其衍生的各种模型（包括Bert，Roberta等）在NLP领域上大放异彩。不仅仅在NLP领域上，在CTR预估上，这些模型能够有效针对画像特征进行分类，从而有效学习高阶交互特征，提升CTR预估效果。同时CTR预估往往存在文本信息，因此也可以使用Transformers等模型来挖掘词语之前的关系。

CTR预估：旨在预测用户是否会点击所推荐的广告和商品，它通常会运用到在线广告和推荐系统中。

2.相关论文解析

2.1 《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》

论文指出，目前CTR预估中，存在两个问题：

• 输入的数据，比如用户数据和商品数据，这些都是高纬度和稀疏的特征，容易造成过拟合
• 有效的预估中，需要进行特征交叉。这其中又会涉及到大量的人工标记评估时间

因此本论文提出了新的模型AutoInt用来学习高阶的输入特征，用来解决稀疏且高纬度的输入特征。
同时这个模型能够同时处理数字型（numerical）和分类型（categorical）的特征。

2.1.1 论文贡献

论文中贡献有如下几点：

• 论文的模型能够进行显示学习高阶特征，同时能够找到很好的解释方法（其实也就是用了attention机制来解释）
• 提出了一个基于self-attention神经网络，它能够自动学习高阶特征，同时有效解决高纬度的稀疏数据问题
• 实验中展示出论文中提出模型达到了SOTA，且有更好的可解释性

2.1.2 模型结构

整体模型比较简单，在输入部分同时输入了one-hot特征和numerical特征。然后经过了整个multi-head self-attention结构，最后进行模型预测。

2.1.2.1 输入

创新点在于输入部分是结合了两种不同的特征，一种是one-hot vector；另一种是numerical数值特征。

（1）one-hot vector

普通的embedding特征，其中$V_i$代表向量化矩阵。把对应的one-hot特征向量化后，取平均值得到下面的公式：

（2）numerical数值特征

其中$x_m$为特征真实值，$v_m$为对应该特征的随机vector。也即是说，首先模型会随机向量化一个矩阵，同时这个矩阵有$M$个维度，对应的是$M$个特征。因此只需要把对应的数值特征与对应位置的vector相乘，就可以有效表征该特征。

2.1.2.2 注意力机制层

这里面的注意力机制层主要用到了transformers中的multi-head attention。同时在attention的输入和输出端引入残差结构。

特征$m$和特征$k$会有一个映射关系，相当于FM模型中的交叉特征，其中$h$为multi-head中的head的数量：

论文中提到这个是具有可解释性的：

• 假设开始输入四个特征值$x_1,x_2,x_3,x_4$，那么它们的二阶交叉特征为$g(x_1,x_2),g(x_2,x_3),g(x_3,x_4)$。这四个二阶交叉特征恰好可以通过上面的attention公式计算出来，也即是他们对应的注意力权重$\alpha$
• 给定一阶交叉特征值为$e^{Res}_1$和三阶交叉特征$e^{Res}_3$。则$e^{Res}_3$可以由$x_1,x_2,x_3$生成，这是因为有$g(x_1,x_2)$和残差连接$x_3$可以生成的
• 因此可以推导，越高阶的特征，可以由低阶生成

2.1.3 实验结果

实验中使用了四个数据集，由三个拿到了SOTA：

在可解释性方面，画了attention权重可视化：

其中可以看到左图中颜色较深的是两个特征有关系的：<Gender=Male,Age=[18-24),MovieGenre=Action&Triller>，这个说明年轻人比较喜欢Action&Triller电影，符合常识。

2.2 《Behavior Sequence Transformer for E-commerce Recommendation in Alibaba》

2.2.1 论文贡献

以前的工作采用的是embedding和MLP（普通的全量连接层），原始的特征会直接映射成低纬度vectors，然后利用MLP作为最后的预测层。但是以前的这种方法没有考虑到用户的行为序列，仅仅是把原有的特征进行拼接。
本论文的贡献是：

• 利用Transformer模型来捕捉底层用户行为的信号
• 实验结果证明新提出的模型在CTR预估上有重大的提升

2.2.2 引入

在推荐系统中（RSs），会分为两个部分：match（匹配）和rank（排序）。在匹配中，根据商品和用户的交互来选择相似的物品，然后利用精细化的预估模型来预测用户对该商品的点击概率。

本论文主要集中在排序阶段，预测用户点击候选商品的概率。利用Transformer模型，同时引入用户的一系列行为，来提升CTR预估的效果。论文中提出的模型称为behavior sequence transformer（BST）。

2.2.3 模型

在排序阶段，构建了一个推荐任务：CTR任务。任务的描述如下，用户$u$的行为序列$S(u)=\{v_1,v_2,...,v_n\}$，学习的函数为$F$，来预测用户$u$对目标商品$v_t$的点击概率。

以前点击items和相关的特征被直接嵌入到底层的向量当中。本论文最大的不同在于，BST主要利用了transformer层来学习内在的用户点击信号。

（1）Embedding Layer
首先把所有的输入特征嵌入到低纬度的向量中。

• Other Features不经过Transformer，直接构成一个向量化矩阵$W_0$。下面是Other Features的表格：
• Sequence Item和Positional Features则需要经过Transformer层。其中Sequence Item主要是由商品ID和类别ID进行输入。
• Positional embedding（位置向量），用下面公式构建：
  $pos(v_i)=t(v_t)-t(v_i)$
  其中$v_t$代表该商品的推荐时间，$v_i$代表用户点击时间

2.2.4 实验结果

从实验结果上看，BST在离线和在线任务中都取得了最好的结果

2.3 《Deep Multifaceted Transformers for Multi-objective Ranking in Large-Scale E-commerce Recommender Systems》

2.3.1 论文贡献

以前的CTR模型仅仅集中在历史的点击序列中，但没有关注用户的多种行为。因此本论文提出了模型Deep Multifaceted Transformers (DMT)来考虑用户的多种行为，并应用多任务学习方法来训练模型。论文的主要贡献如下：

• 多任务学习方法：同时使用CTR（点击率）和Conversion Rate （CVR，转化率）来训练模型
• 引入用户的多种不同行为：用户有很多不同的行为，比如：点击、添加商品到购物车，排序。
• 引入偏差隐藏反馈（bias）：
  （1）位置偏差：一个用户会点击一个商品仅仅是因为它排名比较高，这种现象称为“位置偏差”
  （2）邻居偏差：用户偏向于点击目标商品的附近商品

2.3.2 引入

推荐系统旨在把前在的商品进行推荐，同时解决信息暴露问题，在电子商务中有重要的作用。推荐系统往往包括两个部分：候选生成、排序。论文中主要关注的是排序阶段，用来提升用户的满意度和网站的收入。

在多目标学习中，论文中使用了Multi-gate Mixture-of-Experts (MMoE)。

为了考虑偏差问题，论文中提出的模型DMT使用了偏差网络来估计倾向分数。

2.3.3 模型

2.3.3.1 Input Layer和Embedding Layer

电子商务系统中，分类特征是比较有用的。给定用户$u$，该用户的行为序列为$S=<x_1,x_2,...,x_T>$。其中$x_i=(t_i,p_i)$表明该用户在$t_i$时刻上在商品$p_i$上的行为。论文中分为三种不同的行为：点击行为（click）、添加到购物车的行为（cart）、排序行为（order）。

在Embedding Layer中，对每个商品的特征进行向量化，得到dense vectors $e_i$。

在模型的左边有一个dense layer，它主要分为三个不同的类型：

• 商品特征：点击数量，转化率等
• 用户特征：购买力，首选类别和品牌
• 用户-商品特征：商品是否符合用户的年龄和性别

2.3.3.2 Deep Multifaceted Transformers Layer

这部分主要用到的是Transformer模型。

论文中，对于每个用户，1）点击序列取在近7天中最近的50个商品；2）添加购物车和排序取近1年中的10个行为。

在Transformer中，encoder输入的是商品序列，encoder输入的是目标商品，用来学习用户的兴趣向量来映射目标商品。通过多层self-attention进行叠加，可以学习到用户的隐藏信息。

2.3.3.3 Multi-gate Mixture-of-Experts Layers（MMoE）

主要用来进行多目标任务学习。

单独拿出这一部分进行分析：

• MMoE有一组bottom networks, 每一个叫做一个expert, 在本文中， expert network是一个feed-forward network
  然后为每个任务引入一个gating network。Gating networks 的输入是input features， 输出是softmax gates，即各个expert的权重
• 加权之后的expert结果被输入下一层网络中
• 这样的话，不同任务的gating networks能够学到不同的专家混合方式，以此捕捉到任务之间的关系
• MMoE更容易训练并且能够收敛到一个更好的loss，因为近来有研究发现modulation和gating机制能够提升训练非凸深度神经网络的可训练性。
• 在这篇论文中因为学习的是两个目标，所以用到两个expert网络和两个gate网络

具体看公式：
$w^k=softmax(NN_G^k(x)) \\ f^k(x)=\sum_{i=1}^{N}w_i^ke_i(x) \\ u_k=NN_U^k(f^k(x))$

gate网络输出$NN_G^k(x)$，然后经过sotmax得到权重$w^k$。这个权重$w^k$与expert网络的$e_i(x)$进行生成，得到$f^k(x)$.最后再经过utility网络得到$u_k$。

2.3.3.4 Bias Deep Neural Network

论文中主要处理Position bias（位置偏差）和Neighboring bias（邻居偏差）。

• Position bias（位置偏差）：排名较高得会倾向于点击。记录目标商品的位置
• Neighboring bias（邻居偏差）：在目标商品附近，也会倾向于点击。记录目标商品最近的K个商品

$y_b=NN_B(x_b)$

2.3.3.5 训练和预测

在训练阶段，需要加上偏差$y_b$：

预测阶段则不需要偏差。

2.3.4 实验结果

（1）baseline对比

（2）不同模块之间的对比

加入排序的操作序列，不会有太高的提升。经验来说：对于具有较长回购期的产品（例如计算机），用户倾向于在购买产品后的短时间内单击但不再次购买该产品。 对于回购期较短的产品（例如牛奶），用户可以在短时间内单击并再次购买。 订单序列可能会导致点击预测和订单预测之间发生冲突，并干扰点击或购物车序列中的信息。（3）不同expert的影响

点击预测任务对expert1和expert4影响较大。

排序预测任务对expert1、3、4影响较大