稀疏特征Embedding优化：推荐系统与CTR预估的新探索

"这篇文档是2023年3月1日由张俊林撰写的，探讨了在推荐系统和点击率预估任务中优化稀疏特征 Embedding 表示方法的重要性和最新进展。文章主要介绍了两个相关研究，分别来自阿里妈妈在DLP-KDD2019和2020的论文，旨在解决如何在大规模稀疏环境下构建有效的特征Embedding，并特别关注用户行为序列中的ItemEmbedding表示。" 在推荐系统和人工智能领域，尤其是Kaggle竞赛中，处理稀疏特征是一项核心挑战。这些特征通常是由于引入了大量的ID类特征，如用户ID、商品ID等，导致在大量的训练数据中出现频率极低。深度学习网络（DNN）在排序系统中的应用中，找到合适的特征Embedding表示对于提升系统性能至关重要。 传统的处理方式是将稀疏特征Onehot编码转化为稠密的Embedding向量，但这种方法可能无法充分利用特征的信息。近年来，研究人员开始探索更有效的方法。其中，阿里妈妈在DLP-KDD2019的论文提出了一种新的观点，即在大规模稀疏条件下，特征Embedding的表示方式对模型的泛化性能有着显著影响。 第一篇论文关注的是用户行为序列中的ItemEmbedding。在推荐系统中，用户的购买历史或浏览行为序列可以被看作是其兴趣的反映。由于物品数量庞大且多数物品稀疏，如何设计有效的ItemEmbedding以捕捉用户兴趣的相似性成为一个关键问题。Res-embedding方法提出，CTR模型的泛化误差与Item在Embedding空间的分布直接相关，它主张相近兴趣的Item在Embedding空间应保持相近，以此增强模型对用户行为的理解和预测。 另一篇论文则可能是DLP-KDD2020研讨会中的成果，它可能探讨了非行为序列推荐模型中特征Embedding的优化策略。传统上，人们通常通过实验来确定最佳的EmbeddingSize作为超参数，但这种方法既耗时又可能错过最优解。该论文可能提出了新的方法，以自动化或更智能的方式寻找合适的Embedding大小，从而提高模型的效率和准确性。 这两篇论文都致力于解决推荐系统中稀疏特征Embedding表示的难题，通过对用户行为序列中的ItemEmbedding进行深入研究，以及寻求更高效的非行为序列特征Embedding方法，它们为推荐系统和点击率预估模型的优化提供了新的思路和实践方向。这些研究成果不仅有助于提升模型的预测性能，也有助于在实际的大规模推荐系统中实现更有效的资源利用和更高的推荐质量。