矩阵分解技术应用于在线游戏道具推荐场景的调研

栏目: 数据库 · 发布时间: 6年前

内容简介:在线游戏中,道具售卖是业务主要收入来源,如何高效的售卖道具,直接决定了游戏的收入。但是,相比于被广泛研究的电影推荐,商品推荐等场景,游戏道具推荐有其独特性,归根结底,游戏道具特征的缺乏,用户对道具显示反馈的缺失等问题对道具推荐产生比较大的阻碍。所以笔者希望找到一种方法,不需借助道具特征,就可以推荐道具,并且线上效果需要强于专家规则和热门销售。矩阵分解推荐技术是协同过滤推荐技术中一类。协同过滤推荐算法不需要用户特征和道具特征,仅需要用户和道具的交互数据,所以被工业界广泛的使用。据2015年一篇

问题背景

在线游戏中,道具售卖是业务主要收入来源,如何高效的售卖道具,直接决定了游戏的收入。但是,相比于被广泛研究的电影推荐,商品推荐等场景,游戏道具推荐有其独特性,

  • 道具范围有限。大部分游戏道具数量在100~1000的范围内,长尾效果不明显,基于热门销售的推荐策略往往非常有效。
  • 道具使用与游戏设计强绑定,相比传统推荐场景,更依赖专家规则推荐道具。
  • 道具特征不足。缺乏道具的结构化描述信息。静态道具图片对于数值型(真气丹,经验书等)道具基本没有作用;对于装饰型道具有部分效果,但是这类道具一般动画特效,静态图片无法描述特效。
  • 道具没有显示反馈,比如喜欢,讨厌这类程度的数据。
  • 人工维护道具特征成本高昂。

归根结底,游戏道具特征的缺乏,用户对道具显示反馈的缺失等问题对道具推荐产生比较大的阻碍。所以笔者希望找到一种方法,不需借助道具特征,就可以推荐道具,并且线上效果需要强于专家规则和热门销售。

矩阵分解推荐技术调研

矩阵分解推荐技术是协同过滤推荐技术中一类。协同过滤推荐算法不需要用户特征和道具特征,仅需要用户和道具的交互数据,所以被工业界广泛的使用。据2015年一篇 矩阵分解推荐技术 的综述显示,目前主要的矩阵分解推荐方法为,

  • SVD,基于矩阵SVD分解思想,计算用户和item隐式向量,推导用户与其他item的得分。
  • PCA,基于降为的矩阵分解技术,具体paper没看,应该与SVD类似。
  • PMF,矩阵分解中融合的概率分布,将得分看做是正太分布,利用贝叶斯方法推导目标函数,然后SGD求解。
  • NMF,非负矩阵分解,将目标矩阵和分解后的矩阵均中的元素均要求为正数,最后通过约束优化求解。

上述几类矩阵分解技术中,使用和研究最广泛的是SVD推荐技术。但是此SVD不是直接使用数学中的矩阵SVD分解技术,而是借助矩阵SVD分解思想,经过改良的SVD推荐技术,作者是Simon Funk,所以也称为 FunkSVD 。该技术在2006年Netflix推荐大奖中得到了第三名,由于其形式优美,后来又被广范使用和研究,衍生出了多个版本,比如 SVD++ 等。

基于隐式反馈的矩阵分解算法

上面提到的这些算法应用的数据集主要是显示反馈—即用户对商品(或电影)的喜好程度,如讨厌,一般,喜欢,非常喜欢等表示程度的数据。在游戏道具推荐场景中,用户的显示反馈(Explicit Feedback)极其匮乏。但是,隐式反馈(Implicit Feedback)却非常丰富,比如用户浏览、使用、购买道具的历史记录都是可以非常轻松获取。所以,在游戏道具推荐场景下,传统的FunkSVD以及衍生算法不能直接应用。如要强行套用,虽然技术上可以,但是原理上无法解释,有点类似使用线性回归解决二分类问题,实际效果可想而知。

为了解决隐式反馈无法兼容显示反馈的问题,YiFan Hu在2008年发表了一篇文章 [2] 解决此问题。主要思想框架仍然是FunkSVD,但是设计了启发式公式将隐式反馈转成显示反馈,然后修改目标函数。同时,考虑隐式反馈的本质,需要计算用户对所有道具的相关性,而不是FunkSVD中仅计算用户与道具有交互的相关项,所以使用了ALS而不是SGD作为最终优化方法。此算法最近获得了 2017 IEEE ICDM 10-Year Highest-Impact Paper Award ,引用量1500+,可见其影响力和实际效果。

虽然此算法影响力较大,但是邓爷爷说过, 实践是检验真理的唯一标准 。后续,笔者打算在多个游戏道具推荐场景应用此算法,进行线下和线上实验,验证其有效性。

参考资料

  1. A Gentle Introduction to Recommender Systems with Implicit Feedback
  2. (2008)Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets ,YiFan Hu
  3. (2008)Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets文章的 Spark实现
  4. (2008)Factorization Meets the Neighborhood- a Multifaceted Collaborative Filtering Model SVD++原始论文
  5. lightFM 在矩阵分解的基础上,可以融合item或user标签特征。
  6. PMF:概率矩阵分解
  7. SVD++ Netflix大奖解决方案paper
  8. MF Tutorial,总共4篇 ,第4篇后面有很多refernce,很值得借鉴

以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网

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