deepfm模型实现招聘职位推荐算法

时间：2024-11-05 11:04:05

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《------往期经典推荐------》

项目名称
1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】
…

1. 项目简介

在此项目中，我们的目标是利用深度学习技术构建一个具备高效数据处理和预测能力的模型系统，以解决特定领域中的预测或分类任务。此项目背景源于近年来数据量迅猛增长和计算能力大幅提升的趋势，这使得深度学习模型在许多行业得到了广泛的应用。通过使用适当的深度学习架构，可以更精确地从大量数据中提取出重要特征并进行有效决策。因此，本项目选择了具备强大表征能力的深度学习模型来应对数据挖掘和信息提取需求，应用于如图像识别、自然语言处理或时间序列预测等领域。项目模型采用了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、或变换器（Transformer）等经典架构，结合优化的超参数调节和适当的数据预处理技术，以确保模型在复杂数据上的高效性和稳定性。此外，为了适应不同硬件设备的部署需求，项目中还引入了轻量化模型压缩和加速推理技术，以提高模型的实际应用效率。通过此深度学习项目，我们旨在探索其在各应用场景中的潜在价值，并推动行业向智能化、高效化方向发展。

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2.技术创新点摘要

  1. 内存优化和数据缩减策略：项目首先通过数据类型的调整和内存优化函数，显著减少了数据集的内存占用。这种方法不仅加速了模型的训练过程，还提升了数据加载的效率，特别适用于大规模数据集的处理需求。
  2. 复杂的特征构造：该项目结合了多种业务相关的特征，包括简历亮点、薪资差异、点击率等。这些特征通过多步计算生成，为模型提供了更丰富的表征信息，有助于模型更好地捕捉用户行为和需求。此外，还构造了简历和岗位之间的交叉特征，这些交叉特征在进一步增强数据的非线性表征方面起到了关键作用。
  3. 词向量嵌入（Word2Vec）应用：项目中对用户简历和职位点击信息进行了词嵌入处理，生成了多个维度的用户和职位特征向量。这些特征向量在进一步增强模型对用户兴趣和偏好理解方面起到了关键作用，并使得模型能够在更细粒度上进行推荐或分类。
  4. PaddlePaddle自定义数据集类：项目使用PaddlePaddle框架自定义了数据集类，便于模型训练过程中按需加载稀疏特征和密集特征。通过定义独特的数据加载方式，项目实现了灵活的数据预处理和标签管理，同时满足了不同训练和推理阶段的需求。
  5. 稀疏与密集特征分离处理：在特征处理中，项目将稀疏和密集特征分开处理，这种策略有效减少了模型的计算复杂度，并利用StandardScaler对密集特征进行了标准化处理，使模型更易于收敛并且在不同特征尺度上具有更高的表现力。

3. 数据集与预处理

此项目的数据集来自某特定应用场景，主要包括用户和职位相关信息，特点在于数据维度广泛、稀疏密集特征并存、且包含较多业务领域特征。数据集包含用户简历、职位信息、用户点击记录等字段，数据量庞大且涉及多种数据类型，如数值、类别和文本字段等。针对这些数据，项目在预处理流程中进行了多方面的处理，以保证数据质量和特征表达的有效性。

首先，项目进行了缺失值填充，将数值特征中缺失的数据填充为-1，以适应模型的要求。其次，采用了内存优化策略，通过类型转换减少内存使用，使得大规模数据的加载和处理更加高效。对于密集特征，项目使用了标准化处理（StandardScaler），将特征值缩放至标准正态分布范围，提升模型训练过程中的收敛性和稳定性。

在特征工程方面，项目构建了许多业务相关的交叉特征，如用户期望薪资与实际薪资的差异、点击率、简历完成度等，以提高模型对用户行为的捕捉能力。此外，还构造了多项计数特征与组合特征，这些特征能反映用户偏好及简历更新频率等信息，进一步丰富模型的输入维度。

项目应用了词向量嵌入（Word2Vec）技术，将用户简历内容及职位点击记录转化为多维向量，便于捕捉潜在的语义关系。通过特征工程的构建和精细化的预处理流程，数据集被转换为适合模型学习的形式，为后续深度学习模型的训练和推理打下了坚实基础。

4. 模型架构

  1. 模型结构的逻辑

此项目采用了经典的DeepFM模型结构，结合了因子分解机（FM）和深度神经网络（DNN），旨在同时捕获低阶和高阶特征交互关系。模型结构分为以下几个主要部分：

  • FM层：FM层由一阶和二阶特征交互组成。一阶特征交互部分通过稀疏特征查表获得权重并进行线性组合，以捕获浅层特征的直接影响。二阶特征交互则通过嵌入向量来表示特征，将这些嵌入向量进行点积运算以实现特征之间的交互。这部分有效地建模了特征之间的浅层关联。
  • DNN层：DNN层利用FM的隐特征向量作为输入，经过多层全连接神经网络（即MLP）进一步处理，以捕捉高阶特征间的复杂关系。DNN层包含多个非线性激活函数（ReLU）和降维层，逐层提取深度特征。网络的输出作为高阶特征的预测值，与FM层的输出共同形成最终预测。
  • 模型输出：FM和DNN层输出的结果相加后，通过Sigmoid函数进行激活，以生成归一化后的点击概率或分类预测结果。
  1. 模型的整体训练流程与评估指标

训练流程： 训练阶段中，模型利用PaddlePaddle框架的动态图模式，结合自定义的DataLoader逐批加载训练数据。训练采用Adam优化器，以减少二分类交叉熵损失函数为目标。模型在每一轮训练中，更新参数并逐步优化。具体流程如下：

  1. 数据加载：利用DataLoader从自定义的数据集类中按批次加载稀疏和密集特征。
  2. 前向传播：输入数据先通过FM层，计算一阶和二阶特征交互；然后通过DNN层提取高阶特征。FM层和DNN层的输出结果汇总，经过Sigmoid函数处理生成预测概率。
  3. 损失计算与反向传播：基于二分类交叉熵损失函数，模型计算当前批次的预测损失并进行反向传播，更新模型权重。
  4. 模型保存与验证：每轮训练结束后，模型进行一次验证，保存当前模型参数并记录损失曲线。

评估指标： 模型的评估指标为AUC（Area Under the Curve），用于衡量分类器对正负样本的区分能力。在训练过程中，模型通过计算每批预测的AUC值监测其表现，帮助判断模型对点击率或分类任务的准确性。

5. 核心代码详细讲解

一、数据预处理与特征工程
1. 内存优化函数

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解释：

  1. start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024 ** 2：计算初始内存占用。
  2. for col in df.columns：遍历每一列。
  3. if col_type != object：排除对象类型的数据，因为对象类型数据不会进行内存优化。
  4. np.iinfo() 与 np.finfo()：根据数值范围转换列类型，逐步优化内存。
  5. gc.collect()：垃圾回收优化。
  6. 返回经过内存优化的数据。
2. 特征工程 - 构造特征

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解释：

  1. resume_light_counts：通过叠加用户简历亮点特征生成新的特征。
  2. salary_diff：计算用户期望薪资和实际薪资之间的差异，为模型提供反映用户满意度的特征。
  3. click_rate：点击率特征，通过点击次数与曝光次数之比来衡量用户参与度。
二、模型架构构建
1. FM层

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解释：

  1. sparse_feature_oneOrderWeight：初始化稀疏特征的权重嵌入，用于一阶特征计算。
  2. dense_feature_oneOrderWeight：初始化密集特征的一阶特征权重。
  3. sparse_latent_vecs 和 dense_latent_vecs：二阶特征的稀疏与密集嵌入向量，用于捕获特征间的交互关系。
2. DNN层

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解释：

  1. sizes：定义每一层的输入和输出维度。
  2. linear = paddle.nn.Linear()：逐层添加线性层，负责特征维度变换。
  3. act = paddle.nn.ReLU()：使用ReLU激活函数增加非线性，以增强模型表达能力。
三、模型训练与评估

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解释：

  1. label_data、sparse_feature、dense_feature：提取标签、稀疏和密集特征。
  2. predicts = paddle.concat()：将预测的正负样本概率拼接，用于计算AUC。
  3. loss = F.binary_cross_entropy()：使用二分类交叉熵损失衡量预测与真实标签间的差异。
  4. loss.backward()：反向传播，计算梯度。
  5. optim.step() 和 optim.clear_grad()：更新参数并清零梯度，以进行下一次迭代。

6. 模型优缺点评价

模型优点：

  1. 特征交互能力强：DeepFM模型结合FM和DNN，既能够有效捕获一阶、二阶特征的浅层交互，又能提取高阶特征的复杂关系，从而提升模型对用户行为和特征关联的建模能力。
  2. 高效嵌入与记忆占用优化：通过稀疏和密集特征的分离处理及内存优化，该模型在处理大规模数据时表现出较高的内存利用效率，并适合在不同硬件环境下进行部署。
  3. 较好的泛化能力：使用多层全连接网络及非线性激活函数增强了模型的泛化能力，使其在复杂数据环境中依然具有稳健的表现。

模型缺点：

  1. 计算资源需求高：DNN部分的多层全连接结构增加了模型的计算复杂度，尤其在大型数据集上训练时间较长，对计算资源要求较高。
  2. 特征依赖较强：模型对输入特征的质量较为敏感，需要较多的业务特征工程和嵌入向量优化，若输入特征不够丰富，模型性能可能受限。
  3. 缺乏动态特征：模型主要依赖静态特征进行预测，对于需要频繁更新的动态特征难以实时捕捉。

改进方向：

  1. 模型结构优化：引入注意力机制（如自注意力或多头注意力）以增强特征交互的多样性，使模型能够自动捕获重要特征组合关系。
  2. 超参数调整：通过网格搜索或贝叶斯优化方法调节超参数，如嵌入维度、深度神经网络层数和节点数，以提升模型的表现。
  3. 数据增强与特征生成：应用更多的数据增强技术（如数据平滑或生成对抗网络）生成新的样本，并构建更加丰富的交叉特征，以提高模型的泛化性能。

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