# 数据集介绍
数据集使用 \`csv\` 格式存储，其中各个字段内容如下：
- id: ad identifier
- click: 0/1 for non-click/click
- hour: format is YYMMDDHH, so 14091123 means 23:00 on Sept. 11, 2014 UTC.
- C1 – anonymized categorical variable
- bannerpos
- siteid
- sitedomain
- sitecategory
- appid
- appdomain
- appcategory
- deviceid
- deviceip
- devicemodel
- devicetype
- deviceconntype
- C14-C21 – anonymized categorical variables
# 特征提取
下面我们会简单演示几种特征的提取方式。
原始数据中的特征可以分为以下几类：
1. ID 类特征（稀疏，数量多）
- id
- siteid
- appid
- deviceid
2. 类别类特征（稀疏，但数量有限）
- C1
- sitecategory
- devicetype
- C14-C21
3. 数值型特征转化为类别型特征
- hour (可以转化成数值，也可以按小时为单位转化为类别）
## 类别类特征
类别类特征的提取方法有以下两种：
1. One-hot 表示作为特征
2. 类似词向量，用一个 Embedding Table 将每个类别映射到对应的向量
## ID 类特征
ID 类特征的特点是稀疏数据，但量比较大，直接使用 One-hot 表示时维度过大。
一般会作如下处理：
1. 确定表示的最大维度 N
2. newid = id % N
3. 用 newid 作为类别类特征使用
上面的方法尽管存在一定的碰撞概率，但能够处理任意数量的 ID 特征，并保留一定的效果[2]。
## 数值型特征
一般会做如下处理：
- 归一化，直接作为特征输入模型
- 用区间分割处理成类别类特征，稀疏化表示，模糊细微上的差别
## 特征处理方法
具体特征处理方法参看 [data process](./dataset.md)
# 特征处理
## 类别型特征
类别型特征有有限多种值，在模型中，我们一般使用 embedding table 将每种值映射为连续值的向量。
这种特征在输入到模型时，一般使用 One-hot 表示，相关处理方法如下：
class CategoryFeatureGenerator(object):
'''
Generator category features.
Register all records by calling `register` first, then call `gen` to generate
one-hot representation for a record.
'''
def __init__(self):
self.dic = {'unk': 0}
self.counter = 1
def register(self, key):
'''
Register record.
'''
if key not in self.dic:
self.dic[key] = self.counter
self.counter += 1
def size(self):
return len(self.dic)
def gen(self, key):
'''
Generate one-hot representation for a record.
'''
if key not in self.dic:
res = self.dic['unk']
else:
res = self.dic[key]
return [res]
def __repr__(self):
return '' % len(self.dic)
本任务中，类别类特征会输入到 DNN 中使用。
## ID 类特征
ID 类特征代稀疏值，且值的空间很大的情况，一般用模操作规约到一个有限空间，
之后可以当成类别类特征使用，这里我们会将 ID 类特征输入到 LR 模型中使用。
class IDfeatureGenerator(object):
def __init__(self, max_dim):
'''
@max_dim: int
Size of the id elements' space
'''
self.max_dim = max_dim
def gen(self, key):
'''
Generate one-hot representation for records
'''
return [hash(key) % self.max_dim]
def size(self):
return self.max_dim
## 交叉类特征
LR 模型作为 Wide & Deep model 的 \`wide\` 部分，可以输入很 wide 的数据（特征空间的维度很大），
为了充分利用这个优势，我们将演示交叉组合特征构建成更大维度特征的情况，之后塞入到模型中训练。
这里我们依旧使用模操作来约束最终组合出的特征空间的大小，具体实现是直接在 \`IDfeatureGenerator\` 中添加一个\`gencrossfeature\` 的方法：
def gen_cross_fea(self, fea1, fea2):
key = str(fea1) + str(fea2)
return self.gen(key)
比如，我们觉得原始数据中，\`deviceid\` 和 \`siteid\` 有一些关联（比如某个 device 倾向于浏览特定 site)，
我们通过组合出两者组合来捕捉这类信息。
## 特征维度
### Deep submodel(DNN)特征
| feature |
dimention |
| appcategory |
21 |
| sitecategory |
22 |
| deviceconntype |
5 |
| hour |
24 |
| bannerpos |
7 |
| Total |
79 |
### Wide submodel(LR)特征
| Feature |
Dimention |
| id |
10000 |
| siteid |
10000 |
| appid |
10000 |
| deviceid |
10000 |
| deviceid X siteid |
1000000 |
| Total |
1,040,000 |
# 输入到 Paddle 中
Deep 和 Wide 两部分均以 \`sparsebinaryvector\` 的格式[1]输入，输入前需要将相关特征拼合，模型最终只接受 3 个 input，
分别是
1. \`dnn input\`，DNN 的输入
2. \`lr input\`, LR 的输入
3. \`click\`， 标签
拼合特征的方法：
def concat_sparse_vectors(inputs, dims):
'''
concaterate sparse vectors into one
@inputs: list
list of sparse vector
@dims: list of int
dimention of each sparse vector
'''
res = []
assert len(inputs) == len(dims)
start = 0
for no, vec in enumerate(inputs):
for v in vec:
res.append(v + start)
start += dims[no]
return res
[1]