内容简介：推荐系统主要试图预测user对item的评分或是偏好，通过评分的高低进行针对性的推荐。纵观各互联网大公司，几乎都会采用使用到推荐服务，比如：新闻推荐、广告推荐、商品推荐、书籍推荐等等。本文主要介绍如何使用keras训练embedding weights进而进行推荐。关于推荐系统，值得一提的是，推荐系统存在的“冷启动”问题，关于“冷启动”，主要分以下三类：一个推荐系统可分为两个阶段：第一、召回阶段: 因为单个召回算法得到的结果一般都很难满足业务需求，所以通常都采取多路召回方式，如热门推荐、协同过滤、主题模型、
推荐系统主要试图预测user对item的评分或是偏好，通过评分的高低进行针对性的推荐。纵观各互联网大公司，几乎都会采用使用到推荐服务，比如：新闻推荐、广告推荐、商品推荐、书籍推荐等等。本文主要介绍如何使用keras训练embedding weights进而进行推荐。
前言
关于推荐系统，值得一提的是，推荐系统存在的“冷启动”问题，关于“冷启动”，主要分以下三类：
- 用户冷启动：即新来一个用户，如何做个性化推荐；
- 物品冷启动：即新的物品如何推荐给可能对它感兴趣的用户。
- 系统冷启动：即如何在一个新开发的网站（没有用户，没有用户行为，只有部分物品信息）上设计个性化推荐系统，从而在项目刚发布时就让用户体会到个性化推荐。
一个推荐系统可分为两个阶段：第一、召回阶段: 因为单个召回算法得到的结果一般都很难满足业务需求，所以通常都采取多路召回方式，如热门推荐、协同过滤、主题模型、内容召回以及模型召回等；第二、 排序 阶段：对多个召回方法的结果进行统一打分并排序，选出最优Top K。然而本文介绍的方法并不能解决冷启动问题，但是也算是一种召回策略。关于“冷启动”，后续再进行深入探讨。使用神经网络训练Embedding的几个步骤要点:
- 收集数据：神经网络需要大量的训练样本；
- 数据处理：根据具体问题将数据按照embedding的场景标准进行处理；
- 训练weights：建立embedding模型训练weights；
- 使用weights：使用Embedding weight进行recommendation和visualizations.
下面根据这几个步骤进行详细探讨，最终将给出一个推荐结果。
数据收集
假设我们获取的已知数据如下：
- doc的相关信息，包括：title、content（部分正文）
- user对doc的点击事件。
目的：给用户推荐 Top N 个没有阅读过的doc。
数据处理
Item2vec中把用户浏览的item集合等价于word2vec中的word的序列，即句子（忽略了商品序列空间信息spatial information） 。出现在同一个集合的 商品 对视为 positive
本文主要介绍如何给已有的用户进行推荐。用户点击过一篇doc，说明用户对doc产生了一定的兴趣，当我们把每个doc用实体词标签标记之后，就相当于用户对这些实体词感兴趣[user_id, keywords]，其中keywords是用“|”分隔的词的集合。当我们将用户与多篇doc关联起来之后，就可以得到用户与实体词的兴趣。最后可以使用[user_id, keyword, score]进行标记。
user_keywords.csv文件内容如下，GitHub链接: user_keywords.csv ：
user_id keywords
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首先，我们通过pandas加载数据集
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Jan 5 15:34:34 2019
@author: liudiwei
"""
import pandas as pd
import numpy as np
import random
from keras.layers import Input, Embedding, Dot, Reshape, Dense
from keras.models import Model
random.seed(100)
#load dataset
user_keywords = pd.read_csv("user_keywords.csv")
通过数据处理之后可以得到user_keywords, user_index, keyword_index：
def date_process(user_item):
"""user_item is a DataFrame, column=[user_id, keywords]
1. user_item: user and item information, user_id, keywords, keyword_index
2. user_index: user to index
3. item_index：item to index
"""
user_item["keywords"] = user_item["keywords"].apply(lambda x: x.split("|"))
keyword_list = []
for i in user_item["keywords"]:
keyword_list.extend(i)
#word count
item_count = pd.DataFrame(pd.Series(keyword_list).value_counts())
# add index to word_count
item_count['id'] = list(range(0, len(item_count)))
#将word的id对应起来
map_index = lambda x: list(item_count['id'][x])
user_item['keyword_index'] = user_item['keywords'].apply(map_index) #速度太慢
#create user_index, item_index
user_index = { v:k for k,v in user_item["user_id"].to_dict().items()}
item_index = item_count["id"].to_dict()
return user_item, user_index, item_index
user_keywords, user_index, keyword_index = date_process(user_keywords)
接下来，需要模拟一个分类或者回归的场景，用于学习embedding的weights。这里，我们模拟一个分类场景！
训练分类模型
注意，这里主要是模拟场景，并非做真的分类模型。训练模型的预测结果不是我们的最终目的，我们的目的是得到模型的parameters，即weights，所以，我们不需要真正的care模型结果是否精确。
对于Embedding的weights，主要有三个作用：
top K
这里注重分析第1点和第3点。下面，先来构建正负样本。
模拟正负样本
通过数据构造，我们得到了user与keyword的关系，知道每个user对keyword的喜好程度。为了构建分类模型，这里我们将已有的user与keyword的对应关系作为正样本，负样本通过人工的从user集合与keyword集合进行构造，当出现的user与keyword对不在已有的数据内，我们就将其作为负样本。
def create_pairs(user_keywords, user_index):
"""
generate user, keyword pair list
"""
pairs = []
def doc2tag(pairs, x):
for index in x["keyword_index"]:
pairs.append((user_index[x["user_id"]], index))
user_keywords.apply(lambda x: doc2tag(pairs, x), axis=1) #速度太慢
return pairs
pairs = create_pairs(user_keywords, user_index)
通过create_pairs方法，可以得到user与keyword的pairs。
Embedding模型
Embedding model的五个layer:
- Input: user与keyword同时作为输入；
- Embedding: 每个user和keyword使用同样的embedding size；
- Dot: 使用dot product合并embedding；
- Reshape: 将点积Reshape为一个值；
- Dense: 使用sigmoid激活函数处理output。
def build_embedding_model(embedding_size = 50, classification = False):
"""训练embedding模型"""
# 输入为1-D
user = Input(name = 'user', shape = [1])
keyword = Input(name = 'keyword', shape = [1])
# user Embedding 设置: (None, 1, 50)
user_embedding = Embedding(name = 'user_embedding',
input_dim = len(user_index),
output_dim = embedding_size)(user)
# keyword Embedding 设置: (None, 1, 50)
keyword_embedding = Embedding(name = 'keyword_embedding',
input_dim = len(keyword_index),
output_dim = embedding_size)(keyword)
# 使用dot进行合并
# (shape will be (None, 1, 1))
merged = Dot(name = 'dot_product', normalize = True,
axes = 2)([user_embedding, keyword_embedding])
# Reshape 为1个数 (shape 大小为 (None, 1))
merged = Reshape(target_shape = [1])(merged)
# 分类输出
out = Dense(1, activation = 'sigmoid')(merged)
model = Model(inputs = [user, keyword], outputs = out)
# 优化方法和loss
model.compile(optimizer = 'Adam', loss = 'binary_crossentropy',
metrics = ['accuracy'])
#print(model.summary())
return model
model = build_embedding_model(embedding_size = 20, classification = False)
batch训练：
def generate_batch(pairs, n_positive = 50, negative_ratio = 1.0):
batch_size = n_positive * (1 + negative_ratio)
batch = np.zeros((batch_size, 3))
while True:
# Randomly choose positive examples
for idx, (user_id, keyword_id) in enumerate(random.sample(pairs, n_positive)):
batch[idx, :] = (user_id, keyword_id, 1)
idx += 1
# Add negative examples until reach batch size
while idx < batch_size:
# Random selection
random_user = random.randrange(len(user_index))
random_keyword = random.randrange(len(keyword_index))
#print(random_user, random_keyword)
# Check to make sure this is not a positive example
if (random_user, random_keyword) not in pairs:
# Add to batch and increment index
batch[idx, :] = (random_user, random_keyword, 0)
idx += 1
# Make sure to shuffle order
np.random.shuffle(batch)
yield {'user': batch[:, 0], 'keyword': batch[:, 1]}, batch[:, 2]
n_positive = len(pairs)
gen = generate_batch(pairs, n_positive, negative_ratio = 1)
# Train
h = model.fit_generator(gen, epochs = 100, steps_per_epoch = len(pairs) // n_positive)
提取user weight
当模型训练完之后，我们可以通过下面的方法提取user的weight，提取方法如下：
# Extract embeddings
user_layer = model.get_layer('user_embedding')
user_weights = user_layer.get_weights()[0]
user_weights是用户权重集合，每一行表示一个用户，相当于通过embedding训练user的向量表示，接下来可以进一步对用户进行可视化分析，同时可以通过计算相似度得到每个用户最相似的K个用户。
Visualization
对上面训练得到的weights，通过PCA可视化，我们可以看到几个user之间的空间关系，代码如下：
from sklearn.decomposition import PCA
import seaborn as sns
#PCA可视化
def pca_show():
pca = PCA(n_components=2)
pca_result = pca.fit_transform(user_weights)
sns.jointplot(x=pca_result[:,0], y=pca_result[:,1])
pca_show()
可视化效果：
PCA结果：相同的几个样本点有一定的聚合性
我们可以看到，有着相同keyword喜好的user呈现出一定的聚合性。
Top K推荐
上面我们假设了每篇doc的keywords就是user对应的keywords，因此，我们可以直接通过计算weights 的cosine相似度进行推荐。
#calculate cosine similarity from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity cos = cosine_similarity(user_weights[5:6], user_weights) recommendations = cos[0].argsort()[-4:][::-1]
结果为： [5、0、4、6] ，去掉第一个为自己本身，我们可以得到推荐下标为 0 、 4 、 6 的三篇用户。然后我们可以从这几个用户的user behavior里面，筛选出最近点击的或者最喜欢的doc给用户119。
下一步
上面的方法主要是找到user的向量表示，类似于user-cf，通过表示向量我们可以计算出用户最相似的其它用户，进而进行推荐。下一步的推荐策略还可以进一步扩展：
- 如何准确对用户推荐doc：可以采用user_similarity_score * user_doc_score，然后取top N；
- 训练基于doc的embedding，对每篇doc进行推荐；
完整的Demo代码： recommend.py
References
- neural network embeddings explained
- machine learning cosin similarity for vector space models
- Google Tensorflows Embedding Projector
- Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding
- Item2vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering
- Building a Recommendation System Using Neural Network Embeddings
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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