RecBole项目中FEARec模型的配置与训练实践
2025-06-19 11:59:29作者:何将鹤
模型概述
FEARec是RecBole推荐系统框架中一个基于频域增强的序列推荐模型。该模型创新性地结合了时域和频域特征,通过傅里叶变换在频域中捕捉用户行为序列的长期模式,同时在时域中保持对短期偏好的建模能力。这种双域融合的设计使FEARec在序列推荐任务中表现出色。
关键配置参数解析
序列长度(seq_len)的选择
seq_len参数决定了模型处理用户行为序列的最大长度,这是FEARec模型的核心配置之一。在实际应用中,建议通过以下步骤确定最佳值:
- 数据分析阶段:统计数据集中用户行为序列长度的分布情况,计算平均长度和分位数
- 性能权衡:过小的seq_len会截断长序列导致信息丢失,过大会增加计算资源消耗
- 经验取值:一般可设置为覆盖80-90%用户行为序列的长度,同时考虑GPU内存限制
典型场景中,seq_len的取值范围通常在50-200之间。对于电商推荐场景,50-100可能足够;而对于视频观看记录等长序列场景,可能需要设置到150-200。
自定义数据训练实践
数据准备
要使用自定义数据集训练FEARec模型,需要遵循RecBole的数据格式规范:
-
创建包含以下必要字段的交互文件:
- user_id:用户唯一标识
- item_id:物品唯一标识
- timestamp:交互时间戳(可选但推荐)
-
建议的文件结构:
custom_dataset/
├── custom.inter
└── custom.item
训练流程优化
针对训练不终止的问题,可以从以下几个方面进行排查和优化:
- 检查数据完整性:确保数据集中没有异常值或缺失值
- 调整训练参数:
- 适当减小batch_size
- 设置合理的early_stop参数
- 监控训练过程中的指标变化
- 验证集配置:确保验证集划分合理,避免数据泄露
配置文件示例
以下是FEARec模型的核心配置示例:
field_separator: "\t"
seq_len: 100
embedding_size: 64
train_batch_size: 256
eval_batch_size: 512
loss_type: "CE"
高级调优技巧
-
频域参数调节:
- 调整傅里叶变换的系数保留比例
- 实验不同的频域滤波策略
-
混合域融合:
- 尝试不同的时频域特征融合方式
- 调整时域和频域特征的权重比例
-
正则化策略:
- 在频域操作后加入适当的归一化层
- 使用dropout防止过拟合
常见问题解决方案
- 显存不足:减小batch_size或seq_len,使用梯度累积
- 收敛缓慢:检查学习率设置,尝试warmup策略
- 过拟合:增加正则化项,使用更强大的数据增强
通过合理配置和调优,FEARec模型能够在各种序列推荐场景中展现出优异的性能。实践表明,该模型特别适合具有明显周期性模式的用户行为数据。
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