一、ESMM模型简介
ESMM模型，全称为“Entire Space Multi-Task Model”，是一种实现多个任务的模型。与其他多任务模型不同的是，在ESMM模型中，特征选择是针对所有任务共享的，而不是每个任务有自己的特征选择。另外，ESMM模型采用了Embedding & MLP结构，利用了Embedding层的非线性映射和MLP模型的拟合能力，提升了模型性能。
二、ESMM模型结构
ESMM模型主要由三部分组成：输入层、共享层和任务层。其中，输入层包括多个不同任务的特征，共享层是一个共享的嵌入层，可以将每个任务的输入分别映射成多维的向量并加权求和，任务层则是对多个任务的分类模型。
具体来讲，在ESMM模型中，输入层包括用户特征、广告特征和上下文特征。用户特征包括用户ID、年龄、性别等属性；广告特征包括广告ID、广告类别、广告主等属性；上下文特征包括用户行为、环境特征、时间等属性。这些特征都被嵌入到一个共享的嵌入层中，并分别映射成多维的向量，再通过加权求和得到一个嵌入表示。任务层则是一个多任务分类模型，用于对预测结果进行分类。在广告推荐任务中，ESMM模型可以根据用户的历史推荐记录，预测用户对广告的点击率。
三、ESMM模型的优势
ESMM模型具有以下几个优势：
1.通用性：ESMM模型可以用于多种任务，包括CTR（ click-through rate）预估、商品推荐、广告排序等。
2.高效性：不同任务的特征可以共享，节省了模型复杂度和训练时间。
3.鲁棒性：ESMM模型在可靠性和鲁棒性上都表现出了优异的性能，可以有效应对多种数据不平衡和噪声问题。
四、ESMM模型的代码实现
下面是一个简单的ESMM模型的代码示例：
# 定义输入层 user_id_input = Input(shape=(1,), name='user_id') ad_id_input = Input(shape=(1,), name='ad_id') context_input = Input(shape=(CONTEXT_DIM,), name='context') # 定义共享嵌入层 embedding_size = 8 embedding = Embedding(input_dim=NUM_FEATURES, output_dim=embedding_size, name='shared_embedding') user_embedding = embedding(user_id_input) ad_embedding = embedding(ad_id_input) # 定义任务层 merged_layer = Add()([user_embedding, ad_embedding, context_input]) fc_layer1 = Dense(64, activation='relu')(merged_layer) fc_layer2 = Dense(32, activation='relu')(fc_layer1) output_layer = Dense(1, activation='sigmoid', name='output')(fc_layer2) # 定义模型 model = Model(inputs=[user_id_input, ad_id_input, context_input], outputs=output_layer) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary()
以上就是一个简单的ESMM模型的代码实现，希望能够帮助到大家。
