注意力FM模型AFM

发布网友发布时间：2024-10-16 23:57

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热心网友时间：2024-11-16 06:03

在CTR预测任务中，模型特征探索是重要方向，尤其是特征交叉。Logistic Regression早期采用人工交叉特征，显著提升预估效果，但这种方法需大量人力。Factorization Machines（FM）的出现，自动处理二阶特征交叉，减轻人工负担。

FM模型中，每个交叉特征权重一致。然而，实际应用中，不同交叉特征应有不同权重，特别是不常用特征的权重，可能影响最终模型效果。AFM（Attentional Factorization Machines）在FM基础上引入Attention机制，为FM模型中的交叉特征赋予个体化权重。

AFM算法原理涉及FM模型和Attention网络。FM模型包含线性部分与二阶交叉部分。交叉特征权重统一在FM模型中，导致所有交叉特征权重相同，影响模型效果。AFM通过Attention网络学习特定交叉特征的权重，实现个体化调整。

AFM网络结构在FM基础上增加Attention网络，位于Pair-wise Interaction Layer与Prediction Score之间。Attention网络通过SUM Pooling计算不同交叉特征权重，实现权重学习。

Attention网络通过计算输入特征的加权值，动态学习不同交叉特征的重要性，优化模型性能。AFM实现方法参考现有文献，体现Attention网络的数学表达与具体实现。

AFM模型在FM基础上引入Attention机制，通过网络为交叉特征赋予个体化权重，改进模型性能。这一创新优化了特征交叉处理，提高了模型预测准确性。