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圖推薦算法在E&E問題上的應用


導讀: 本次分享將圍繞以圖為基礎衍生的一類推薦算法原理和應用,以及 E&E 問題 ( 如何應對新用戶和新內容 ) 的一些處理方法。 E&E 指探索與利用,是推薦系統當中的兩個核心問題。

主要內容包括:

  • Background
  • Related Work
  • Our Work

01 Background

1. 推薦系統在 E&E 上的兩大難點

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在建立推薦系統的模型之前,我們需要獲得用戶和內容的相關數據。可是在推薦系統的實踐中,經常會遇到冷啟動的問題,即缺少新進入的用戶信息和新進入的內容信息。對於用戶信息,很多公司都會有市場部從市場上的各個渠道導入進來,成本較高,且無法完全覆蓋。對於新進入的用戶,他們往往是沒有歷史行為的,而這個行為特徵卻是推薦系統中最重要的特徵之一。而新用戶的留存對於公司是至關重要的,所以對於新用戶的推薦要求盡可能的精準,使其對於平台產生忠誠度。新用戶的推薦是推薦系統的第一個難題。第二個難點則是新內容的推薦,新內容首先是沒有用戶的反饋,沒有用戶的反饋也就無法利用相應的評估體系總結內容的真實價值。同時,新內容還存在難曝光的問題。現存的推薦系統,從比較傳統的推薦系統,到Word2Vec,再到現在各種各樣的神經網絡,在召回階段都無法很好的召回新內容, 所以很難進入到訓練樣本中去,這是新內容的長尾問題。

2. 經典圖模型—協同過濾

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我們可以把協同過濾認為是一種圖推薦模型, 因為用戶和內容可以認為是二分圖結構。推薦系​​統的宗旨是建立更多的用戶到內容的鏈接,隨著圖越來越大,就可以抽取到更多的信息, 從而服務更多的用戶。以 item-based CF 為例,通過計算 item 之間的相似度,從而計算出最相似的 topK 內容,把它們當作當前 item 的鄰接點,構成物與物相連的有向圖保存在起來。推薦時快速定位用戶接觸過的 seeds 列表:在”一推多”場景直接查找節點的鄰邊。在 “n 推 n” 場景根據多節點對各鄰邊加權求和。在多樣性推薦中將 seeds 分組並執行多個”一推多”操作。

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CF 的缺點也很明顯,首先,由於算法的設計問題,導致了它是一種偏熱門推薦。在數據過濾的初期,沒有達到某種閾值的 user 和 item 將會被過濾掉,形成馬太效應。第二,容易形成內部環路。比如某些很受歡迎的主播,他們互為 topK,導致一直在他們內部互推。

這時,我們可以通過知識圖譜和 node2vec 來拓展圖的泛化能力。

3. Graph Embedding

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我們都知道在 NLP 任務中,word2vec 是一種常用的 word embedding 方法,來源於神經網絡模型,是神經網絡的一種中間結構的簡化。結構如上圖所示:

word2vec 通過語料庫中的句子序列來描述詞與詞的共現關係,進而學習到詞語的向量表示。它是將序列向量化的一個淺層神經網絡,通常只需要有效行為的序列就可以快速得到一個以 id 為單特徵 item2vec 召回模型。

Graph Embedding 的思想類似 word2vec,使用圖中節點與節點的共現關係來學習節點的向量表示。在 graph 中隨機遊走生成頂點序列,構成訓練集,然後採用 skip-gram 算法,訓練出低維稠密向量來表示頂點。這種思想與傳統的協同過濾相比有兩個比較明顯的特點:

  • 序列保留了時序信息
  • 內容覆蓋率提升,相關性略降低

在 graph 中主要存在兩種關係,homophily 和 structural equivalence。所謂 homophily,即是在 graph 中緊密相連的鄰域。具有這種關係的頂點之間,學習出來的向量應該接近或者相似。 structural equivalence,就是指在圖中具有相似作用的頂點,他們之間未必相鄰,甚至可能相隔較遠,都是所在鄰域的中心頂點。滿足這種關係的頂點之間,特徵向量也應該接近或者相似。通常在現實世界的 graph 中,會同時存在這兩種關係。可以表示如下結構:

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但是在不同的任務中需要關注的重點不同,可能有些任務需要關注網絡 homophily,而有些任務比較關注網絡的 structural equivalence,可能還有些任務兩者兼而有之。那麼關鍵的問題就是如何來描述節點與節點的共現關係。 RandomWalk 是一種可重複訪問已訪問節點的深度優先遍曆算法。給定當前訪問起始節點,從其鄰居中隨機採樣節點作為下一個訪問節點,重複此過程,直到訪問序列長度滿足預設條件。

DeepWalk 從一個節點開始採樣,跳到下一個節點的概率完全取決於鄰邊的權重, 無法靈活地捕捉這兩種關係,在這兩種關係中有所側重。而實際上,對於這兩種關係的偏好,可以通過不同的序列採樣方式來實現。有兩種極端的方式,一種是Breadth-First Sampling ( BFS ),廣度優先搜索,如圖中紅色箭頭所示,從u 出發做隨機遊走,但是每次都只採樣頂點u 的直接鄰域,這樣生成的序列通過無監督訓練之後,特徵向量表現出來的是structural equivalence 特性。另外一種是 Depth-First Sampling ( DFS ),深度優先搜索,如圖中藍色箭頭所示,從 u 出發越走越遠,學習得到的特徵向量反應的是圖中的 homophily 關係。 Node2vec 則額外定義了參數 p、q,用於控制回退、BFS、DFS 動作。

02 RelatedWork

1. Alibaba graph-embedding

首先我們介紹一篇阿里巴巴的圖嵌入技術論文 “Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba ( kdd 2018 )”, 其流程如下圖所示:

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首先如圖 (a),假設每個用戶有不同的用戶行為,每個用戶瀏覽過不同的 item 按時間順序排列。這裡有一個業務上的技巧,就是把用戶在某個時間窗內的連續行為作為一個 session,例如一個小時,如果超過時間窗,就劃分為不同的 session。通常在短週期內訪問的商品更具有相似性。每個 session 構成一個 sampled sequence,將所有 sampled sequence 構成有向圖,圖邊表示該方向流過的次數,得到的 graph。

如圖 (b),邊權重記錄了商品的出現次數。計算商品的轉移概率,並根據轉移概率做遊走,生成商品序列,圖 ©。最後通過 skip-gram 訓練出 embedding。

新商品沒有用戶行為,因此無法根據 Base Graph Embedding ( BGE ) 訓練得出向量。為了解決物品的冷啟動問題,阿里加上了物品的邊信息 Side Information ( SI ),例如品牌,類別,商店等信息。 SI 相似的商品,在向量空間中也應該接近。如下圖所示:

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在最下面的 Sparse Features 中, SI0 表示商品本身的 one-hot 特徵, SI1到 SIn表示 n 個邊信息的 one-hot 特徵,阿里採用了13種邊信息特徵。每個特徵都索引到對應的 embedding 向量,得到第二層的 Dense Embeddings,然後將這 (n+1) 個向量做平均來表示這個商品,公式如下圖。其中,Wvs表示商品 v 的第 s 個邊信息向量, Hv是隱向量。

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剩下的事情就和 BGE 相同了。這個做法叫 Graph Embedding with Side Information ( GES )。不同的邊信息對於商品的向量可能會有不同的貢獻,可以另外學習一個權重矩陣 A∈R|V|×(n+1),其中 |V| 表示商品集合 V 的數量,Aij表示第 i 個商品的第 j 個邊信息權重。計算方法如下所示,從平均變成了加權求和。對權重取 e 的指數是為了保證所有邊信息的權重大於0。

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這個方法叫做 Enhanced Graph Embedding with Side Information ( EGES )。

2. Airbnb Word2Vec

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Airbnb 提出的冷啟動和採樣方式同樣值得我們藉鑑。首先,它同樣是採用 session 進行分割的,而且明確指出 30mins 內的連續有序 sequences。同時提出了一個新的負採樣策略,即從與當前 item 的同一個 cluster 裡面採樣負樣本。而且 Airbnb 強化了付費行為的訓練。點擊序列中若有付費行為,則將這個 item 強制納入該序列每個 item 的上下文窗口。

Airbnb 的冷啟動策略很簡單, 他並沒有做end2end 的學習屬性的embedding,而是直接把new item 按主要屬性( 房間數,地域,地段等等) 檢索到最相似的top3 個已知的item,取3個item 向量的平均值初始化new item embedding。

更多詳情,請參考:

Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb ( kdd 2018 )

03 Our Work

1. Mixed Graph-Vector model

在實踐中,我們發現CF 算法用於實時召回表現出的點擊率較高,但召回存在上限,word2vec 算法表現出的泛化能力較好,可以讓更多的內容得到召回,但也就帶了泛化提升後的不確定性。兩個召回策略是存在很多數據重疊,思考能否從精簡算法的角度將兩者合併起來,並各取所長。

具體來說,生成策略可以表示為下圖:

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先利用之前 CF 算法的計算得到的內容相似度矩陣,取最相似的 topK 重建一個 item 間相似性關聯圖,採用 node2vec 算法,對上圖進行隨機遊走生成序列,再使用 word2vec 完成 graph embedding。所以我們最終可以得到兩個產物,一個 item similarity graph,即原來的協同過濾圖。第二個則是由 graph embedding 產生的 item embedding。

在推薦時,先通過用戶觸摸過的 item seed 定位到圖節點,如果 item 不在模型則終止。然後獲取到圖節點距離1的鄰接點,如果已推薦則擴展到距離2的鄰接點,此時會進行一個過濾操作,已推薦的不會再推。如果推薦數據不足則使用圖節點向量進行 vector search,運用向量最簡單的方法就是內積或者余弦相似度,尋找出 N 個與其最相似的 item 進行補充。所以最終的推薦結果,結合了 CF 與 Graph embedding 兩者的優勢。

2. Side Info Graph

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上述的混合模型在性能上的提升僅來自其模型層面做的 graph embedding,即圖中的節點為所有內容的邊界,帶來的覆蓋提升也不會突破這個邊界。因此對於冷啟動內容的處理,我們將標籤作為一種冷啟動參數參與到模型訓練,使得新內容可以被高級模型接受。

這裡與阿里巴巴的 EGES 構建圖的策略不同,我們沿用了協同過濾生成的 item 相似矩陣構建 graph。在 embedding 和權重的訓練過程與 EGES 過程一樣。訓練完之後,我們可以獲得特徵的 embedding 和權重矩陣。這個方法主要是針對新內容的冷啟動問題。

3. Two tower DSSM

對於 user 和 item 的匹配,我們採用的是雙塔結構進行匹配,具體結構如下:

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雙塔結構很簡單,左側為 user 的行為特徵和基本特徵的 embedding,拼接後經過全連接層和激活層的特徵融合和提取,形成 user vector。同理右側的 item network,可以通過之前 GES 計算的 item 的 embedding,進行特徵融合。最後將 user vector 和 item vector 進行內積和 sigmoid 函數輸出匹配分數。

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在工程上,由於用戶行為的實時性,user vector 需要進行實時計算。但 item 側的相關 embedding 可以通過查表得到,節省資源和計算時間。

4. Graph Restrict Vector Search

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我們採用圖來約束推薦的搜索範圍。我們的新用戶面臨兩種類型:

  • 第一種是他可能有標籤但是沒有行為,或者行為很少。
  • 第二種是完全沒有行為,需要我們去探索。

我們主要利用圖結構item 之間的約束關係,比如說我們剛剛生成的用戶向量,它的搜索結果僅限於用戶剛剛點擊或者瀏覽的item 相鄰的節點,而這些節點是我們通過大量的用戶反饋所生成的邊的關係。所以用圖約束進行搜索,一方面可以加快計算速度,還可以進一步探索下一個曝光 item 的性質。

04

問答環節 ****

問:構建 session 過程中怎麼過濾異常的數據?

答:這裡我提出幾個比較典型的異常情況:

  • 異常點擊 ( 時間太短的點擊 )
  • 異常 item ( 更新異常頻繁的 item )
  • 異常用戶 ( 點擊量異常多的 user )

問:Two tower 中的 user scene vector 和 item scene vector 的區別?

答:這兩個是 user 和 item 的 feature field,可以根據需要進行整理。比如 user scene 包括 location、time、event、weather 等, item scene 包括 location、upload、division 等。

問:圖不是全連通的,有多個子圖,這種怎麼樣做 embedding 比較好?

答:如果圖是隔斷的,那直接當作兩個圖來做兩次 embedding,因為很難有額外信息通過邊把兩個圖聯繫起來。

今天的分享就到這裡,謝謝大家。

作者介紹

莊正中,前荔枝FM資深數據挖掘工程師

現於某互聯網公司任資深推薦算法工程師,負責直播產品推薦系統的設計開發工作。曾在荔枝FM和酷狗音樂負責推薦算法和文本處理相關工作,擅長神經網絡的數據建模。

本文來自 DataFunTalk

原文鏈接

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NTMyOTI4Mw==&mid=2247499347&idx=1&sn=0fde3a3b3994b040477fcae4eff3b7fd&chksm=fbd74c3fcca0c529d61453ab410d48fe98786137944d9a1ccd098d0c30d40cf53cfabacf55e7&scene=27#wechat_redirect