[ICDE‘20] Sequence-Aware Factorization Machines for Temporal Predictive Analytics (SeqFM)

原论文

Motivation

现有的基于矩阵分解的模型不能捕捉序列信息，于是作者提出了新颖的SeqFM模型，分别学习静态特征（如性别）、动态特征（如交互信息）以及二者之间的关系。

Introduction

为了避免特征工程中手工设计，FMs (factorization machines) 用来将原始的特征嵌入到隐向量空间，并且通过对emb内积学习特征之间的联系。

但是plain FM受限于线性表达能力，DNN-based FM，如Xiangnan He的NFM，学习高阶的联系。

FM有两种趋势：一种是加深网络，如使用残差网络的DeepCross；另一种是加“宽”网络，增加可以提取信息的特征联系，如利用用户日志和文本信息的CoFM，或者将低阶输出和高阶输出混合的Wide&Deep、DeepFM等。

FM-based模型并不能获取时序信息（temporal order），因此作者考虑时序上的因果关系，得到 full sequence-awareness for temporal
predictive analytics。

并且建立了一个多视角学习机制，static view for static features, dynamic view for dynamic features,
and cross view for both，每一个都是用self-attention机制代替RNN或CNN，以减少时空复杂度。对于dynamic和cross，进一步地使用masked self-attention（和transformer一样，来表示顺序方向）

Preliminaries

○、▷、⋆ 分别表示static view, dynamic view and cross view

特征$\mathbf{x}$以one-hot表示，如

embedding以$\mathbf{v}$表示

与传统的FMs相比

SeqFM公式中$f(\mathbf{x})$就是提出的特征部分。

事实上，$\mathbf{x}$也可以表示为 $\mathbf{x}={\Sigma }_{i=1}^n{\mathbf{g}}_i$，${\mathbf{g}}_i=[0,...,0,1,0,...,0]$.

对于三个类型，剥离出来：

${\mathbf{x}}^{\circ }={\sum }_{i=1}^{n^{\circ }}{\mathbf{g}}_i^{\circ }$
${\mathbf{x}}^{▹}={\sum }_{i=1}^{n^{▹}}{\mathbf{g}}_i^{▹}$

${\mathbf{G}}^{\circ }\in \{0,1{\}}^{n^{\circ }\times m^{\circ }}$
${\mathbf{G}}^{▹}\in \{0,1{\}}^{n^{▹}\times m^{▹}}$

其中，${\mathbf{G}}^{▹}$是按时间顺序堆叠的，如图示

另外，为了避免动态特征过长，最多只取最近的$n^{▹}$个，少于则以 $\{0{\}}^{1\times m^{▹}}$ pad

Architecture

Embedding Layer

$\mathbf{G}$通过一层全连接得到embedding

说这么多one-hot，实际上代码实现的时候直接用embedding矩阵查表就可以，不需要全连接。

Self-Attention

Static View

hidden state和transformer采用的计算方式一样

由$\mathbf{Q}\mathbf{K}$学习vector-wise的关系，得到attention weight，为$\mathbf{K}$赋权，学习bit-wise（每个维度之间）的关系

Dynamic View

这样做的原因是为了让需要mask的行softmax之后的概率为0

Cross View

cross view的emb由堆叠得到

其他规定与dynamic一样

Intra-View Pooling Operation

在每个view中，对$\mathbf{H}$所有行做一个平均池化，得到hidden state

Shared Residual Feed-Forward Network

将所有隐向量送入 $l$ 层的残差前馈网络，注意是共享的残差层，不是分别输入不同的。

为了稳定并加快训练，采用Layer Normalization（与batch normalization不同的时，均值和方差只在单条数据上求）

$ϵ$ 需要加一个极小值防止分母为0

训练时，对于ResNet中的每一层，加上dropout作为模型的正则化约束；测试时，使用所有的神经元

View-Wise Aggregation

串联后得到最终的hidden state

Output Layer

$\mathbf{p}\in {\mathbb{R}}^{1\times 3d}$与${\mathbf{h}}^{agg}$做向量点积，相当于加权和

时间复杂度分析

计算代价主要在于self-attention和FFN

因为 $l$ 较小，主要集中在前者，而n和d都可以视作常数（超参），所以相对于数据量而言是线性的。

应用

主要有三类任务：ranking, classification, and regression tasks

Ranking

进行next-POI recommendation（应该和next-item recommendation一样）

输入：

和一般的RS架构不大一样，对于每个candidate item，item之外的static部分都要计算一遍

代价不会很大吗？可以想想改进办法

进行size=1的负采样，然后用BPR loss（实验中实际负采样1000个）

Classification

输入同ranking一样构造

为了获得概率（ranking可以只是获得score），使用sigmod激活


同样需要负采样，大小由groundtruth数决定（实验中为1），损失函数使用交叉熵

Regression

估计用户评分的任务


使用MSE方式约束

实验

数据集

剔除频数小于10的user和频数小于10的object（Beauty和Toys不需要）

指标

复现

我使用pytorch复现了一个版本 SeqFM