【推荐系统召回模型 DSSM, YoutubeDNN】
推荐系统组队学习 Task3 召回模型 DSSM, YoutubeDNN
学习内容:
提示:这里是根据开源学习组织DataWhale提供的torch-rechub组队学习相关资料整理的,再次感谢组织和大佬们。
- DSSM模型
- YoutubeDNN模型
DSSM:
介绍
DSSM(Deep Structured Semantic Model)是由微软研究院于CIKM在2013年提出的一篇工作,是一种双塔模型,创建的初衷是解决NLP语义相似度的问题,利用了一个双塔模型,分别 encode 搜索或问答系统中,query 和 doc 的文本,得到高维表征向量之后,利用余弦相似度算法计算两个表征后的高维向量之间的关系,即我们最关心的相似度,模型结果如下图所示:
在推荐系统中,取而代之的是user 和 item 的向量表征,利用user和item的曝光或点击日期进行训练,最终得到user侧的embedding和item侧的embedding。
DSSM模型代码:
class DSSM(torch.nn.Module): def __init__(self, user_features, item_features, user_params, item_params, temperature=1.0):super().__init__()self.user_features = user_featuresself.item_features = item_featuresself.temperature = temperatureself.user_dims = sum([fea.embed_dim for fea in user_features])self.item_dims = sum([fea.embed_dim for fea in item_features])self.embedding = EmbeddingLayer(user_features + item_features)self.user_mlp = MLP(self.user_dims, output_layer=False, **user_params)self.item_mlp = MLP(self.item_dims, output_layer=False, **item_params)self.mode = Nonedef forward(self, x):user_embedding = self.user_tower(x)item_embedding = self.item_tower(x)if self.mode == "user":return user_embeddingif self.mode == "item":return item_embedding# 计算余弦相似度y = torch.mul(user_embedding, item_embedding).sum(dim=1)return torch.sigmoid(y)def user_tower(self, x):if self.mode == "item":return Noneinput_user = self.embedding(x, self.user_features, squeeze_dim=True)# user DNNuser_embedding = self.user_mlp(input_user)user_embedding = F.normalize(user_embedding, p=2, dim=1)return user_embeddingdef item_tower(self, x):if self.mode == "user":return Noneinput_item = self.embedding(x, self.item_features, squeeze_dim=True)# item DNNitem_embedding = self.item_mlp(input_item)item_embedding = F.normalize(item_embedding, p=2, dim=1)return item_embedding
YoutubeDNN
介绍
YoutubeDNN是2016年的一篇论文了,算是比较经典的召回模型,其具体架构如下图所示:
召回模型结构:
简单解释一召回模型的计算流程吧,其实输入一般就是我们比较关心的数据,在这里,输入的是一些视频浏览记录,搜索记录,用户信息等,在不同的推荐系统中,业务不同,数据肯定都是不相同的。这些数据经过 embeding 之后(先进行一些数据的预处理,其实就是特征工程,将数据进行归一化等操作,最后再embeding),先进行一个 average 操作,类似于 average pooling, 之后将各个不同的数据进行 concat,将结构送入DNN,其中的激活函数是 relu,最后进行多分类的 softmax 和 损失计算(cross entropy)。其实整个模型结构是比较简单的,其中有很多细节,可以在代码里发现。
YoutubeDNN模型代码:
class YoutubeDNN(torch.nn.Module):def __init__(self, user_features, item_features, neg_item_feature, user_params, temperature=1.0):super().__init__()self.user_features = user_featuresself.item_features = item_featuresself.neg_item_feature = neg_item_featureself.temperature = temperatureself.user_dims = sum([fea.embed_dim for fea in user_features])self.embedding = EmbeddingLayer(user_features + item_features)self.user_mlp = MLP(self.user_dims, output_layer=False, **user_params)self.mode = Nonedef forward(self, x):user_embedding = self.user_tower(x)item_embedding = self.item_tower(x)if self.mode == "user":return user_embeddingif self.mode == "item":return item_embedding# 计算相似度y = torch.mul(user_embedding, item_embedding).sum(dim=2)y = y / self.temperaturereturn ydef user_tower(self, x):# 用于inference_embedding阶段if self.mode == "item":return Noneinput_user = self.embedding(x, self.user_features, squeeze_dim=True)user_embedding = self.user_mlp(input_user).unsqueeze(1)user_embedding = F.normalize(user_embedding, p=2, dim=2)if self.mode == "user":return user_embedding.squeeze(1)return user_embeddingdef item_tower(self, x):if self.mode == "user":return Nonepos_embedding = self.embedding(x, self.item_features, squeeze_dim=False)pos_embedding = F.normalize(pos_embedding, p=2, dim=2)if self.mode == "item":return pos_embedding.squeeze(1)neg_embeddings = self.embedding(x, self.neg_item_feature, squeeze_dim=False).squeeze(1)neg_embeddings = F.normalize(neg_embeddings, p=2, dim=2)return torch.cat((pos_embedding, neg_embeddings), dim=1)
总结
最后总结一下吧,其实很感谢DataWhale这个开源组织的,我确实跟着他们学到不少有用的知识在里面,也帮助我走过了很多方向的入门环节,感恩!!然后就是今天学习到的召回模型,其实这些模型结构并不复杂,但是确很经典,因为他们真的很work!最后其实推荐系统里面,特征工程也是很重要的一点,并不是embeding之后就万事大吉了,对于数据的探索是我们不断进步的关键。
在最后推荐一下 torch-rechub 这个框架,里面复现了很多经典的推荐算法,简单易用,小伙伴们快来试试吧!
链接: torch-rechub
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