#+title: 使用 Wide & Deep neural model 进行 CTR 预估
* 背景介绍
CTR(Click-through rate) 是用来表示用户点击一个特定链接的概率， 
通常被用来衡量一个在线广告系统的有效性。

当有多个广告位时，CTR 预估一般会作为排序的基准。
比如在百度的搜索广告系统，当用户输入一个带商业价值的搜索词（query）时，系统大体上会执行下列步骤：

1. 召回满足 query 的广告集合
2. 业务规则和相关性过滤
3. 根据拍卖机制和 CTR 排序
4. 展出

可以看到，CTR 在最终排序中起到了很重要的作用。

在业内，CTR 模型经历了如下的发展阶段：

- Logistic Regression(LR) + 特征工程
- LR + DNN 特征
- DNN + 特征工程

在发展早期时 LR 一统天下，但最近 DNN 模型由于其强大的学习能力和逐渐成熟的性能优化，
逐渐地接过 CTR 预估任务的大旗。

** LR vs DNN
下图展示了 LR 和一个 \(3x2\) 的 NN 模型的结构：

#+DOWNLOADED: file:/Users/superjom/project/paddle_models/ctr/img/lr-vs-dnn.jpg @ 2017-05-25 10:36:48
[[file:背景介绍/lr-vs-dnn_2017-05-25_10-36-48.jpg]]

LR 部分和蓝色箭头部分可以直接类比到 NN 中的结构，可以看到 LR 和 NN 有一些共通之处（比如权重累加），
但前者的模型复杂度在相同输入维度下比后者可能第很多（从某方面讲，模型越复杂，越有潜力学习到更复杂的信息）。

如果 LR 要达到匹敌 NN 的学习能力，必须增加输入的维度，也就是增加特征的数量（作为输入），
这也就是为何 LR 和大规模的特征工程必须绑定在一起的原因。

而 NN 模型具有自己学习新特征的能力，一定程度上能够提升特征使用的效率，
这使得 NN 模型在同样规模特征的情况下，更有可能达到更好的学习效果。

LR 对于 NN 模型的优势是对大规模稀疏特征的容纳能力，包括内存和计算量等，工业界都有非常成熟的优化方法。

本文后面的章节会演示如何使用 Paddle 编写一个结合两者优点的模型。

* 数据和任务抽象
我们可以将 `click` 作为学习目标，具体任务可以有以下几种方案：

1. 直接学习 click，0,1 作二元分类，或 pairwise rank（标签 1>0）
2. 统计每个广告的点击率，将同一个 query 下的广告两两组合，点击率高的>点击率低的

这里，我们直接使用第一种方法做分类任务。

我们使用 Kaggle 上 `Click-through rate prediction` 任务的数据集[1] 来演示模型。

具体的特征处理方法参看 [[./dataset.md][data process]]

* Wide & Deep Learning Model
谷歌在 16 年提出了 Wide & Deep Learning 的模型框架，用于融合 适合学习抽象特征的 DNN 和 适用于大规模系数特征的 LR 两种模型的优点。
** 模型简介
 Wide & Deep Learning Model 可以作为一种相对成熟的模型框架使用，
 在 CTR 预估的任务中工业界也有一定的应用，因此本文将演示使用此模型来完成 CTR 预估的任务。

 模型结构如下：

#+DOWNLOADED: file:/Users/superjom/project/paddle_models/ctr/img/wide-deep.png @ 2017-05-25 10:24:26
[[file:Wide & Deep Learning Model/wide-deep_2017-05-25_10-24-26.png]]

模型左边的 Wide 部分，可以容纳大规模系数特征，并且对一些特定的信息（比如 ID）有一定的记忆能力；
而模型右边的 Deep 部分，能够学习特征间的隐含关系，在相同数量的特征下有更好的学习和推导能力。
** 编写模型输入

模型只接受 3 个输入，分别是

- `dnn_input` ，也就是 Deep 部分的输入
- `lr_input` ，也就是 Wide 部分的输入
- `click` ， 点击与否，作为二分类模型学习的标签

#+BEGIN_SRC python
  dnn_merged_input = layer.data(
      name='dnn_input',
      type=paddle.data_type.sparse_binary_vector(data_meta_info['dnn_input']))

  lr_merged_input = layer.data(
      name='lr_input',
      type=paddle.data_type.sparse_binary_vector(data_meta_info['lr_input']))

  click = paddle.layer.data(name='click', type=dtype.dense_vector(1))
#+END_SRC

** 编写 Wide 部分

   #+BEGIN_SRC python
     def build_lr_submodel():
         fc = layer.fc(
             input=lr_merged_input, size=1, name='lr', act=paddle.activation.Relu())
         return fc
   #+END_SRC

** 编写 Deep 部分

   #+BEGIN_SRC python
     def build_dnn_submodel(dnn_layer_dims):
         dnn_embedding = layer.fc(input=dnn_merged_input, size=dnn_layer_dims[0])
         _input_layer = dnn_embedding
         for no, dim in enumerate(dnn_layer_dims[1:]):
             fc = layer.fc(
                 input=_input_layer,
                 size=dim,
                 act=paddle.activation.Relu(),
                 name='dnn-fc-%d' % no)
             _input_layer = fc
         return _input_layer
   #+END_SRC
** 两者融合

   #+BEGIN_SRC python
     # conbine DNN and LR submodels
     def combine_submodels(dnn, lr):
         merge_layer = layer.concat(input=[dnn, lr])
         fc = layer.fc(
             input=merge_layer,
             size=1,
             name='output',
             # use sigmoid function to approximate ctr rate, a float value between 0 and 1.
             act=paddle.activation.Sigmoid())
         return fc
   #+END_SRC

** 训练任务的定义
   #+BEGIN_SRC python
     dnn = build_dnn_submodel(dnn_layer_dims)
     lr = build_lr_submodel()
     output = combine_submodels(dnn, lr)

     # ==============================================================================
     #                   cost and train period
     # ==============================================================================
     classification_cost = paddle.layer.multi_binary_label_cross_entropy_cost(
         input=output, label=click)

     params = paddle.parameters.create(classification_cost)

     optimizer = paddle.optimizer.Momentum(momentum=0)

     trainer = paddle.trainer.SGD(
         cost=classification_cost, parameters=params, update_equation=optimizer)

     dataset = AvazuDataset(train_data_path, n_records_as_test=test_set_size)

     def event_handler(event):
         if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
             if event.batch_id % 100 == 0:
                 logging.warning("Pass %d, Samples %d, Cost %f" % (
                     event.pass_id, event.batch_id * batch_size, event.cost))

             if event.batch_id % 1000 == 0:
                 result = trainer.test(
                     reader=paddle.batch(dataset.test, batch_size=1000),
                     feeding=field_index)
                 logging.warning("Test %d-%d, Cost %f" % (event.pass_id, event.batch_id,
                                                result.cost))


     trainer.train(
         reader=paddle.batch(
             paddle.reader.shuffle(dataset.train, buf_size=500),
             batch_size=batch_size),
         feeding=field_index,
         event_handler=event_handler,
         num_passes=100)

   #+END_SRC

* 写在最后

- [1] https://en.wikipedia.org/wiki/Click-through_rate
- [2] Strategies for Training Large Scale Neural Network Language Models
- https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/data

[1] https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/data