AutoGroup

AutoGroup是一种推荐场景的自动特征交互建模算法，其核心功能是基于预定义的规则或机器学习模型，自动将输入数据集分成多个组。这种分组功能可以应用于各种场景，如用户细分、市场分析、学术研究等。

在技术层面，AutoGroup采用了高效的分组算法，使得其能够在大规模数据集上运行而不会显著影响性能。对于复杂的数据分组任务，AutoGroup还提供了基于机器学习的选项，通过训练模型进行智能划分，确保结果的合理性。

此外，AutoGroup的API设计简洁明了，遵循RESTful原则，易于集成到现有的工作流程中。它提供了创建、更新和删除分组规则的功能，以及执行分组操作并获取结果的接口。更重要的是，AutoGroup支持插件系统，允许开发人员根据需要添加新的分组策略或算法，从而增强了工具的可定制性和适应性。

总的来说，AutoGroup是一个功能强大且灵活的自动特征交互建模算法，适用于多种推荐场景，并为开发人员提供了丰富的工具和接口以满足不同的需求。如需更多关于AutoGroup算法的细节和最新进展，建议查阅相关的技术文档或研究论文。

1. 算法介绍

AutoGroup是推荐场景的自动特征交互建模算法。推荐场景的神经网络预测模型（包括但不限于CTR预测）可简单分为三个模块：Embedding Layer，Interaction Layer以及MLP Layer，其中Interaction Layer是整个预测模型的关键模块，它需要有效的对特征交互建模。AutoGroup通过可微分学习的方式为不同阶数（order）的特征交互显式建模，并且利用新提出的交互函数保持每一阶交互的计算复杂度都与原始特征数量呈线性关系；同时AutoGroup也借鉴了随机森林（Random Forest）的思想，在每一阶特征交互建模中都使用多个特征桶融合的结果，进一步提升泛化性能。

2. 算法原理

AutoGroup将有效的N阶特征交互的选择过程转化为一个结构化参数的优化问题，通过Gumbel-Softmax策略将该过程可微分化。

在训练过程中，AutoGroup交替地优化用于选择特征的结构化参数，以及模型的其他参数（如网络权重等），以达到最佳效果。

2.1 搜索空间和搜索策略

搜索空间为每个feature group的feature。搜索策略上，采用Gumbel-softmax tricks 进行重参数化近似，将搜索feature group的过程转化为结构参数优化的过程，one-shot training即可搜索出最优feature group，同时，此时的模型也是最佳的模型 。

2.2 配置搜索空间

fully_train:pipe_step:type: TrainPipeStepdataset:type: AvazuDatasetcommon:data_path: /cache/datasets/avazu/model:model_desc:modules: ["custom"]custom:type: AutoGroupModelinput_dim