在CTR预估中，主流都采用特征embedding+MLP的方式，其中特征非常关键。然而对于相同的特征，在不同的样本中，表征是相同的，这种方式输入到下游模型，会限制模型的表达能力。

为了解决这个问题，CTR预估领域提出了一系列相关工作，被称为特征增强模块。特征增强模块根据不同的样本，对embedding层的输出结果进行一次矫正，以适应不同样本的特征表示，提升模型的表达能力。

最近，复旦大学和微软亚研院联合发布了一篇特征增强工作的总结，对比了不同特征增强模块实现方法的效果。下面给大家介绍一下几种特征增强模块的实现方法，以及本文进行的相关对比实验。

论文标题 ：A Comprehensive Summarization and Evaluation of Feature Refinement Modules for CTR Prediction

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特征增强建模思路

特征增强模块，旨在提升CTR预估模型中Embedding层的表达能力，实现相同特征在不同样本下的表征差异化。特征增强模块可以用下面这个统一公式表达，输入原始的Embedding，经过一个函数后，生成这个样本个性化的Embedding。

这类方法的大致思路为，在得到初始的每个特征的embedding后，使用样本本身的表征，对特征embedding做一个变换，得到当前样本的个性化embedding。下面给大家介绍一些经典的特征增强模块建模方法。

特征增强经典方法

An Input-aware Factorization Machine for Sparse Prediction（IJCAI 2019） 这篇文章在embedding层之后增加了一个reweight层，将样本初始embedding输入到一个MLP中得到一个表征样本的向量，使用softmax进行归一化。Softmax后的每个元素对应一个特征，代表这个特征的重要程度，使用这个softmax结果和每个对应特征的初始embedding相乘，实现样本粒度的特征embedding加权。

FiBiNET: Combining Feature Importance and Bilinear feature Interaction for Click-Through Rate Prediction（RecSys 2019） 也是类似的思路，为每个样本学习一个特征的个性化权重。整个过程分为squeeze、extraction、reweight三个步骤。在squeeze中，将每个特征embedding通过pooling得到一个其对应的统计标量。在extraction中，将这些标量输入到MLP中，得到每个特征的权重。最后，使用这个权重和每个特征embedding向量相乘，得到加权后的embedding结果，相当于在样本粒度做一个特征重要性筛选。

A Dual Input-aware Factorization Machine for CTR Prediction（IJCAI 2020） 和文章类似，也是利用self-attention对特征进行一层增强。整体分为vector-wise和bit-wise两个模块。Vector-wise将每个特征的embedding当成序列中的一个元素，输入到Transformer中得到融合后的特征表示；bit-wise部分使用多层MLP对原始特征进行映射。两部分的输入结果相加后，得到每个特征元素的权重，乘到对应的原始特征的每一位上，得到增强后的特征。

GateNet: Gating-Enhanced Deep Network for Click-Through Rate Prediction（2020） 利用每个特征的初始embedding过一个MLP和sigmoid函数生成其独立的特征权重分，同时也使用MLP对所有特征进行映射生成bit-wise的权重分，两者融合对输入特征进行加权。除了特征层外，在MLP的隐层，也利用类似的方法，对每个隐层的输入进行加权。

Interpretable Click-Through Rate Prediction through Hierarchical Attention（WSDM 2020） 也是利用self-attention实现特征的转换，但是增加了高阶特征的生成。这里面使用层次self-attention，每一层的self-attention以上一层sefl-attention的输出作为输入，每一层增加了一阶高阶特征组合，实现层次多阶特征提取。具体来说，每一层进行self-attention后，将生成的新特征矩阵经过softmax得到每个特征的权重，根据权重对原始特征加权新的特征，再和原始特征进行一次点积，实现增加一阶的特征交叉。

ContextNet: A Click-Through Rate Prediction Framework Using Contextual information to Refine Feature Embedding（2021） 也是类似的做法，使用一个MLP将所有特征映射成一个每个特征embedding尺寸的维度，对原始特征做一个缩放，文中针对每个特征使用了个性化的MLP参数。通过这种方式，利用样本中的其他特征作为上下位增强每个特征。

Enhancing CTR Prediction with Context-Aware Feature Representation Learning（SIGIR 2022） 采用了self-attention进行特征增强，对于一组输入特征，每个特征对于其他特征的影响程度是不同的，通过self-attention，对每个特征的embedding进行一次self-attention，实现样本内特征间的信息交互。除了特征间的交互，文中也利用MLP进行bit级别的信息交互。上述生成的新embedding，会通过一个gate网络，和原始的embedding进行融合，得到最终refine后的特征表示。

实验效果

文中进行了各类特征增强方法的效果对比，整体结论为，在众多特征增强模块中，GFRL、FRNet-V、FRNetB 表现的最好，并且效果要优于其他的特征增强方法。

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