MLR算法[Paper笔记]

介绍

MLR算法是alibaba在2012年提出并使用的广告点击率预估模型，2017年发表出来。

如下图，LR不能拟合非线性数据，MLR可以拟合非线性数据，因为划分-训练模式。

讨论，非线性拟合能力：

数据划分规则如下公式，特征分片数m=1时，退化为LR；上图MLR中m=4。m越大，模型的拟合能力越强，一般m=12。

基础知识

优化方法：

1）剃度下降：

大小：一阶导数，方向：导数负方向。由目标函数的泰勒一阶展开式求得

2）牛顿法：

大小：一阶导数，方向：－海信矩阵的逆。由目标函数的泰勒二阶展开式求

3）拟牛顿法(LBFGS)：牛顿方向通过约等替换，每个样本保存下面三个参数：delta x ，delta剃度和p：

增量替换，计算牛顿方向D

LBFGS方法通过一阶导数中值定理，避免了计算海信矩阵（复杂度太大）。但是L1范数不能求导，所以需要OWLQN方法。

4）OWLQN：

(1)次梯度定义如下，

(2)不可导点取左or右次梯度，如下

直观解释，当你打算用左偏导时，说明是在负象限，因此要加上一个负值，使得更新之后参数更往负象限前进，这样就避免了跨象限；当打算用右偏导数时，说明在正象限，一次要加上一个正值，使得更新之后参数更往正象限前进，从而避免跨象限；否则，只能直接设置subgradient为0。

(3)象限搜索line search：

x不在0点时，line search在x_i所在象限搜索；如果模型参数在0点，就要在(2)次梯度约束的象限内进行line search.

MLR算法

算法公式如下：

0计算边界下降方向d：

1计算梯度大小：theta在0处不可导，取sign符号函数dij。

2计算最终下降方向p：

3象限内梯度下降，同OWLQN，line search：

paper介绍，MLR与LBFGS有三点不同：

1）OWLQN需要计算次梯度，MLR需要计算方向导数；

2）计算最终下降方向p时，MLR也要进行象限约束；

3）象限搜索line search，与OWLQN相似。

分布式框架实现

分布式

User特征共享

个人理解是为了加快运算速度，具体特征划分如下所示。其中，c是用户特征，nc是非用户特征。

实验结果

实验截图略，具体图表可以查看参考paper

纵坐标是内存使用率，特征共享技巧使速度提高了三倍。

参考paper：Learning Piece-wise Linear Models from Large Scale Data for Ad Click Prediction

巴特西