?作者 |?林子涵

學校 |?中國人民大學信息學院碩士

來源?|?RUC AI Box

引言

點擊率（Click-Through Rate，簡稱 CTR）預測任務在各類互聯(lián)網(wǎng)應用中大量存在，相關(guān)算法的表現(xiàn)好壞影響經(jīng)濟效益和用戶體驗，而隨著深度學習方法的發(fā)展，各類最新的深度神經(jīng)模型被提出并不斷刷新在此任務上的性能。本文簡單梳理 CTR 預測任務中深度模型的發(fā)展過程，從特征交互、用戶行為建模、自動化結(jié)構(gòu)搜索三個方面對各個模型進行簡單的總結(jié)和介紹，并在最后給出本任務中亟待解決的幾個重大挑戰(zhàn)。

背景

個性化的在線服務自從互聯(lián)網(wǎng)誕生之時就出現(xiàn)了雛形，最近幾年隨著多媒體類互聯(lián)網(wǎng)應用的興起，電商平臺商品推薦、廣告精準投放、個性化搜索引擎等大量場景下會產(chǎn)生點擊率預測的任務。由于用戶的每一次點擊行為都可以看作是其偏好的一種展示，點擊率預測就是從存儲的用戶歷史數(shù)據(jù)中學習用戶的偏好，然后用其預測未來行為的過程。在此任務中，數(shù)據(jù)會被組織為表格的形式，每一行對應一條數(shù)據(jù)，每一列則為一個用戶或商品特征項，所有的訓練數(shù)據(jù)首先會經(jīng)過特征工程模塊，對數(shù)值特征進行歸一化、離散化、哈希、索引等預處理，之后每一條數(shù)據(jù)都會變?yōu)閮H僅包含標準特征的多維向量，其中標簽列為 0 或 1（0 代表用戶沒有點擊行為，1 代表有點擊行為），一組數(shù)據(jù)樣例展示如下圖：

由于標簽為 0 或 1，則本任務可以建模為一個二分類任務，常用的損失函數(shù)便是交叉熵損失：

其中， 為 sigmoid 函數(shù)， 為模型預測函數(shù)， 代表模型參數(shù)， 分別代表輸入的特征向量和標簽。

CTR 預測模型的發(fā)展可以分為兩個方面：自動的特征工程和提升模型能力。對于早期的 CTR 預測模型，受限于計算能力，大家更多的采用人工特征工程+簡單機器學習模型的方式，后來出現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型將人力從特征工程中解放了出來，但是隨著深層模型進入瓶頸，最近的研究又重新返回特征工程，使用可學習的參數(shù)化方法來完成特征構(gòu)造的過程，將復雜的模型和可學習的特征工程相結(jié)合成為了目前研究的熱點。

由淺到深的 CTR 模型

針對二元分類任務，最簡單的模型便是線性的邏輯斯蒂回歸，其最大的優(yōu)勢在于高效和易于部署，計算公式如下：

其中， 為模型參數(shù)， 為特征維度。這種模型的一個嚴重缺點就是無法處理不同特征間的組合問題，如中國人更加喜歡中餐館而非西餐館。因此一個直接的辦法就是手動的將特征之間進行組合形成新的交叉特征。

基于這種想法，POLY2 模型將所有特征兩兩組合并為每一個交叉項設置一個權(quán)重參數(shù)，由于總共需要 個參數(shù)，這樣的模型在數(shù)據(jù)稀疏時并不能很好的學習參數(shù)。另一種方式是使用梯度下降決策樹（GBDT）來學習特征的權(quán)重，但由于其無法并行，所以訓練效果依舊不好且無法大規(guī)模部署。

在這種場景下，因子分解機（Factorization Machine，簡稱FM）為每一個特征創(chuàng)建一個可學習的參數(shù)向量 并通過一種靈活的乘積方式計算特征交互：

其中每兩個特征項之間通過向量點積 的大小和正負來衡量，在具備高效的計算性能的同時又具備相當?shù)目山忉屝浴Ｑ刂?FM 模型的思路，一系列升級版模型針對不同側(cè)重點進行了優(yōu)化，如：FFM、GBFM、HOFM、FwFM等模型。從這些模型開始，繁重的人工特征工程逐漸被部分替代。

從 2015 年開始，受到 GPU 計算能力提升和神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)果出色表現(xiàn)的影響，深度模型逐步開始使用在 CTR 預測任務中。由于神經(jīng)網(wǎng)絡只能處理連續(xù)的數(shù)值型數(shù)據(jù)，所以需要將原本離散的特征向量轉(zhuǎn)換為連續(xù)實數(shù)向量，這一步也成為特征嵌入。完成轉(zhuǎn)換后，向量可以被連接后送入多層感知機（MLP）模型中來進行預測，工業(yè)界中也稱這樣的模型為DNN或SNN。這樣的模型可以自動提取不同特征之間的高層交互，但參數(shù)失去了可解釋性。后來，在同時考慮線性特征和深層交互特征的Wide&Deep中，DNN 和 LR 被同時使用來加強不同層級的建模能力，表示如下：值得說明的是，人工構(gòu)造的一些強特征也可以作為向量輸入到深度模型中，這樣在模型中的深度部分作用相當于學習淺層模型與標簽之間的殘差。同樣實現(xiàn)類似功能的還有DeepCross模型，它通過一種隱式的交互來自動構(gòu)建特征交互。

盡管這些早期的深度模型通過 MLP 來達到更好的特征交互，其劣勢也相當明顯，訓練一個好的神經(jīng)網(wǎng)絡是十分困難的，不敏感梯度可能導致網(wǎng)絡無法刻畫離散的特征交互，同時使用 MLP 來模擬簡單的向量點積都是十分困難的。正是由于這些問題的存在，后續(xù)出現(xiàn)了很多結(jié)構(gòu)上更加復雜也更加有效的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)來試圖解決這些問題。它們可以被分為三類：（1）特征交互模型，這類模型關(guān)注于如何設計更加合理的方式來完成單個數(shù)據(jù)項內(nèi)的不同特征間的交互。（2）用戶行為建模模型，這類模型以用戶為標準對數(shù)據(jù)分組，建模用戶的興趣在不同的行為數(shù)據(jù)項上的變化情況。（3）自動結(jié)構(gòu)搜索方法，這類模型考慮使用神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)來同時解決上述兩個方面。下面對這三類方法簡單介紹。

特征交互

在深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，輸入的特征都已經(jīng)轉(zhuǎn)換為獨熱向量，所有的向量會首先經(jīng)過一個嵌入層轉(zhuǎn)換為連續(xù)向量，接下來會被輸入到一個特征表示學習層中，這一層通過顯式的特征交互，獲取高階的特征交互表示，神經(jīng)網(wǎng)絡能夠?qū)W習到較好的表現(xiàn)往往直接取決于這一層得到的特征交互是否合適，沿著這樣的思路，很多模型可以被表達為：其中的 MLP 結(jié)構(gòu)在這類模型中并不是必須的，接下來我們分為三類簡單介紹這類重點在特征交互的模型。

點積模型

為了直接的建模特征之間的二階交互，PNN模型首次引入在嵌入層和神經(jīng)網(wǎng)絡層之間引入了一個點積層，這一層通過將不同特征之間的表示向量兩兩進行點積來顯式的獲得特征交互結(jié)果，根據(jù)使用點積類型的不同，其有兩種變種，分別是使用內(nèi)積的IPNN和使用外積的OPNN，下圖展示了使用內(nèi)積的點積層的結(jié)構(gòu)。實驗顯示，加入點積層的深度模型能夠更好的收斂且效果更出色。在相似的動機下被設計的模型還有NFM，其加入了一個雙向交互層來成對的對特征進行交互并同樣取得了更好的訓練效果。但是這類模型的特征交互完全交由神經(jīng)網(wǎng)絡進行黑盒訓練，無法控制交互的層級，Cross Network通過在每一層引入特征的交互來解決這個問題，這樣交互的階數(shù)與模型的層數(shù)就產(chǎn)生了關(guān)聯(lián)。更進一步，在Cross Network V2 中，特征交互向量被交互矩陣替代，模型的表達能力也進一步提高。采用顯式的點積特征交互結(jié)構(gòu)的模型還有 CIN、KPNN、PIN等。

卷積模型

除了使用點積進行特征交互以外，一些模型也嘗試使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和圖卷積網(wǎng)絡（GCN）來進行特征交互。最早的使用卷積的模型是CCPM，其將所有的特征向量拼接為二維矩陣，并使用卷積和池化操作提取其任意階的特征交互，其模型框架如下圖所示：這種直接在特征圖上使用卷積的方法受限于感受野的大小，其只能對相鄰的特征進行交互，為了解決這個問題，FGCNN引入了一個重聚合層來建模不相鄰的特征，同時其將 CNN 生成的高階特征交互與原始特征共同輸入到后續(xù)網(wǎng)絡中，極大的減輕了訓練深度網(wǎng)絡的難度。這類方法由于卷積自身的特點無法建模任意的特征交互，受到圖圖結(jié)構(gòu)的啟發(fā)，FiGNN 將所有的特征作為圖上節(jié)點并為所有節(jié)點之間連邊形成一個全連接圖，之后使用 GCN 在圖上傳播來進行特征交互。

注意力模型

隨著注意力結(jié)構(gòu)的興起，一些模型也嘗試在模型中引入注意力來進行特征交互。AFM使用注意力來加強FM模型，使得不同的特征交互對結(jié)果的貢獻不同。在每一次計算中，一對特征交互的結(jié)果會經(jīng)過一個注意力網(wǎng)絡來計算其各自的權(quán)重，如下圖所示：這些權(quán)重會與交互向量相乘來作為對結(jié)果不同程度的貢獻。受到自然語言處理中自注意力結(jié)構(gòu)的影響，AutoInt模型使用一個帶殘差鏈接的多頭注意力網(wǎng)絡來顯式的進行不同階的特征交互，同時其得到的權(quán)重賦予模型一定程度的可解釋性。在此基礎上，InterHAt模型將注意力結(jié)構(gòu)升級為了 Transformer 模塊，使得訓練的效率進一步提高。

用戶行為建模

用戶的行為中包含了用戶的偏好模式，最近，對用戶的行為進行建模已經(jīng)成為了 CTR 預測任務中的一個重要主題。通常，用戶的行為會被表示為一個多值向量，每個值代表其中的一個行為，行為一般按照時間順序進行排序，每一個行為中包含商品 ID 和相對應的商品特征，整體的結(jié)構(gòu)如下圖所示：這其中最關(guān)鍵的部分便是設計一個有效的建模行為序列的函數(shù)來學習到行為特征的連續(xù)表示，之后此表示可以與其他的特征連接后輸入后續(xù)深度網(wǎng)絡中得到最終的預測。接下來我們簡單介紹其中的三類代表性方法。

注意力方法

DIN模型是第一個將注意力引入用戶行為建模的方法，其通過注意力模塊根據(jù)用戶的歷史行為與當前商品的相關(guān)度為其賦予不同的權(quán)值。由于用戶的偏好是隨著時間動態(tài)變化的，從用戶的行為中挖掘其時間特征就非常重要，這也是DIEN模型的出發(fā)點。其使用包含注意力機制的兩層 GRU 網(wǎng)絡，第一層負責提取用戶的偏好，第二層則刻畫偏好在時序上的動態(tài)性，同時其引入了輔助損失來監(jiān)督每一步行為隱狀態(tài)的建模，讓其具備非常強的表達能力。除此之外，自注意力模塊同樣可以使用在行為建模中。BST模型直接使用一個多頭注意力層來提取序列行為之間的相關(guān)性。DSIN模型將用戶行為按照時間分為不同的節(jié)，在每一個節(jié)內(nèi)使用自注意力得到精確的行為表示，在節(jié)之間使用雙向 LSTM 刻畫動態(tài)性。上述這些模型都是注意力方法在行為建模上的成功使用。

記憶網(wǎng)絡方法

由于在電商平臺中，一個用戶可能具有海量的歷史行為數(shù)據(jù)，所以處理長行為序列并挖掘長距離行為的聯(lián)系便十分重要。DIN和DIEN這類模型在面對長序列時計算的復雜度太高，因此記憶網(wǎng)絡成為一個很好的解決這個問題的辦法。在HPMN模型中，一個終身記憶單元被用來存儲用戶的偏好表示，同時隨著時間記憶狀態(tài)被不斷的用戶行為所更新。HPMN整體結(jié)構(gòu)時多層的 GRU 結(jié)構(gòu)，上層更新頻率慢于下層，因此其能夠建模長距離的時序信息。基于相同的出發(fā)點，在UIC模型中，十分耗時的行為表示模塊被分解在了實時預測當中，用戶的行為表示會在線下預先計算，當進行推理是直接從記憶單元中取出參與計算。由于用戶的偏好往往是多方面的，其使用一種多面用戶偏好存儲單元來計算用戶行為表示。相比于HPMN模型，UIC模型更加偏向于工業(yè)化的一種系統(tǒng)解決方法。

行為檢索方法

在上述的所有模型中，建模用戶偏好所使用的都是最近相鄰的行為，再配合復雜的結(jié)構(gòu)來刻畫長序列信息，這給系統(tǒng)的負載帶來了很大的負擔。UBR4CTR模型提出了一種新的結(jié)構(gòu)，其使用搜索引擎技術(shù)，從用戶的所有歷史行為中檢索出最相關(guān)的行為來參與計算，這樣在每一次推理中都只有一小部分行為參與計算。這種方法不僅極大的減少了時間開銷而且能夠有效的緩解長連續(xù)行為序列中的噪聲影響。此模型使用搜索引擎技術(shù)檢索最相關(guān)的 k 個歷史行為，查詢中包含當前目標商品的特征，因此整個檢索過程是可學習的，并且可以通過強化學習的方式進行優(yōu)化。SIM模型是另外一種包含硬檢索和軟檢索的方法，對于硬檢索，其使用預定義的 ID 信息作為索引，而在軟檢索中，其使用嵌入向量進行局部敏感哈希實現(xiàn)檢索。上述兩種方法都已經(jīng)在實際線上場景中得到應用。

自動結(jié)構(gòu)搜索

在計算機視覺中，一些自動設計的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)達到了跟人工設計的網(wǎng)絡相媲美的程度，所以推薦領(lǐng)域的研究者也在探索使用自動搜索的深度神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)來建模特征和行為。下面我們簡單介紹其中的三類代表性方法。

嵌入維度搜索

特征的嵌入表示在 CTR 預測中是一個十分關(guān)鍵的因素，其往往是模型參數(shù)的主要組成部分，嚴重決定模型的表現(xiàn)，因此一些工作嘗試為不同的特征自適應的搜索其合適的嵌入維度。NIS和ESAPN模型都使用了強化學習的方法來搜索混合嵌入維度。NIS模型首先將全局的維度空間根據(jù)經(jīng)驗分為幾個快，然后使用強化學習來生成為不同特征選擇維度的決策序列，在反饋函數(shù)中同時考慮了最終的精度和內(nèi)存消耗。ESAPN同樣使用了一些候選維度，但其使用一個策略網(wǎng)絡來為不同特征動態(tài)的選擇維度，動態(tài)網(wǎng)絡以當前維度為輸入判斷是否需要增加維度。

上述兩種方法都是從一系列候選維度中選擇特征嵌入維度，而DNIS和PEP模型考慮在一個連續(xù)的空間內(nèi)進行搜索。具體的來說，DNIS模型為每一個特征塊構(gòu)造一個二值索引矩陣來對應相應的維度，然后一個軟選擇層被用來將搜索空間對應到連續(xù)空間，最后使用一個預定義的閾值來控制篩選那些不重要的維度。然而，這個閾值的選擇非常困難，為此PEP模型進一步將這個閾值調(diào)整為根據(jù)數(shù)據(jù)自適應學習得出。

上述方法都是在搜索空間中選擇單一的結(jié)構(gòu)，一些其他的模型考慮使用一種軟選擇策略，即多個嵌入維度共同作用，代表性的有AutoEmb和AutoDim模型，它們都是使用一種可學習的注意力權(quán)重來為不同的特征學習不同的維度權(quán)重，最終使用多個維度的聚合信息做預測。

特征交互搜索

正如前面提到的，特征交互在深度 CTR 預測模型中非常重要，因此自動的提取一些有用的特征交互就具有非常強的研究價值。AutoFIS模型能夠自動識別和選擇重要的特征交互輸入給因子分解模型，其枚舉所有的特征交互組合并使用一系列結(jié)構(gòu)參數(shù)進行選擇，所有的參數(shù)都可以通過梯度進行優(yōu)化，然而AutoFIS模型限制特征只能通過點積來進行交互，但是在之前的模型中一些發(fā)現(xiàn)一些其他的復雜結(jié)構(gòu)能夠比點積更有效，所以自動的選擇交互方式同樣十分重要。基于這樣的原因SIF和AutoFeature模型被提出，SIF模型能夠根據(jù)數(shù)據(jù)集的不同自動的選擇合適的交互函數(shù)，包括 MLP 網(wǎng)絡和五個預定義的函數(shù)。AutoFeature模型更進一步，可以為不同的特征組合匹配不同的子網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)且整個過程通過進化算法進行優(yōu)化。

然后上述的兩個模型都無法處理高階的特征組合，因為它們都需要枚舉所有的特征組合。為了避免這樣的暴力枚舉，AutoGroup模型嘗試為特征分組，每個特征初始都有 0.5 的概率進入任何一個組，組內(nèi)的所有特征都可以進行交互，這個入選概率可以使用 CTR 任務的監(jiān)督信號來進行訓練。上述的所有模型都是通過選擇或生成特征交互來完成自動搜索，而BP-FIS模型是第一個識別特征交互重要性的模型，其使用貝葉斯生成模型為每一個用戶識別個性化的特征重要性。

全局結(jié)構(gòu)搜索

最后的一些工作則更加開放，它們嘗試對整個模型結(jié)構(gòu)進行搜索以同時完成各個子任務。AutoCTR模型將整個模型分為兩個層級，首先所有的功能模塊被劃分為不同的塊，塊與塊之間連接成一個有向無環(huán)圖（DAG）外層負責搜索圖上的連接關(guān)系，而內(nèi)層則搜索每一個塊內(nèi)部的超參數(shù)，整個過程同樣可以使用進化算法優(yōu)化。AMER模型可以同時對序列化的行為特征進行序列結(jié)構(gòu)搜索和為普通特征進行結(jié)構(gòu)搜索。一方面，其可以通過選擇不同的層完成結(jié)構(gòu)的搜索，另一方面，其還可以通過逐漸增加特征交互的階數(shù)來篩選合適的特征交互。

總結(jié)與未來方向

本文簡單介紹了 CTR 預測任務的發(fā)展過程。通過顯式的進行特征交互，深度模型能夠更好的建模高階的特征信息并得到更好的性能。用戶的歷史行為同樣被注意力、記憶網(wǎng)絡等結(jié)構(gòu)出色的建模來進一步豐富特征信息。同時一些最新的工作將神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索方法使用的模型中來讓整個過程更加自動化。

盡管最近幾年 CTR 預測任務發(fā)展迅速且取得了非常大的突破，依舊有一些挑戰(zhàn)還沒有被很好解決：

• 深度學習理論 盡管很多模型在效果上都非常好，但是大多模型都缺少對其原理的解釋和挖掘，包括采樣復雜度分析、特征交互原理、梯度分析等。

• 預訓練 在文本或者圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)上的預訓練模型取得了很大的成功，同樣的，在離散特征數(shù)據(jù)上進行預訓練同樣是一個值得期待的方向，但目前還鮮有工作在這個方向做出成果。

• 多模態(tài)數(shù)據(jù)的使用 在現(xiàn)在信息系統(tǒng)中，存在大量的多模態(tài)數(shù)據(jù)可以利用，能夠充分利用這些數(shù)據(jù)可能是未來 CTR 預測模型進一步提升的關(guān)鍵所在。

• 策略化的數(shù)據(jù)處理 最近在用戶歷史行為處理上的深度模型給出了一種自動化數(shù)據(jù)處理的可能，在這方面還存在巨大的潛力值得挖掘，將數(shù)據(jù)處理過程變得可學習化是未來的一個潛在研究點。

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總結(jié)

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