《搜索与推荐中的深度学习匹配》-推荐

说明：本文是对Deep Learning for Matching in Search and Recommendation中推荐部分的读书笔记，参考了知乎大佬-后青春期的工程师文章《搜索与推荐中的深度学习匹配》之推荐篇

1 推荐概述

通过猜测用户兴趣主动推送，一般为非主动触发。
目标：user 和 item 的匹配。
难点：user-item semantic gap 不同特征表示的不同类型实体，表面上看几乎没有重叠

推荐系统流程

2 传统匹配模型算法

2.1 协同过滤 Collaborative Filtering

 同质性假设（Homophily assumption）：某用户偏好能从跟他/她相似用户中预测

 问题的数学描述：矩阵填充问题，一般采用SVD分解完成，但是应用于推荐领域：矩阵很稀疏但SVD分解对所有数据（缺失的或已知的）一视同仁；SVD分解缺少正则化约束而容易过拟合

（1）MF - Matrix Factorization

 预测 ${\hat{y}}_{ui}={v\text{v}v}_u^T{v\text{v}v}_i$，${v\text{v}v}_u$为用户隐变量，而${v\text{v}v}_i$为物品隐变量。

 损失函数：$L={\sum }_{u,i}{w}_{u,i}(y_{ui}-{\hat{y}}_{ui}{)}^2+\lambda ({\sum }_u||{v\text{v}v}_u|{|}^2+{\sum }_i||{v\text{v}v}_i|{|}^2)$ （除了L2 loss，还可以用cross-entropy，margin-based pairwise loss等）

（2）FISM - Factored Item Similarity Model

 用 user 打分过的 item 的 embedding 1 来表示 user ，实际推荐的 item 用 embedding 2 来表示

 预测 ${\hat{y}}_{ui}=({\sum }_{j\in R_u}{q\text{q}q}_j{)}^T{v\text{v}v}_i$

（3）SVD++

 预测 ${\hat{y}}_{ui}=({v\text{v}v}_u+{\sum }_{j\in R_u}{q\text{q}q}_j{)}^T{v\text{v}v}_i$

2.2 基于特征的通用模型

 CF只考虑了交互矩阵，并没在意背景信息（side info）

FM - Factorization Machines 将每一个特征表示为一个嵌入向量，并对二姐特征交互建模：

很多模型均为FM特例：

• FM + input 为userID, itemID = MF
• FM + input 为rated item ID, itemID = FISM
• FM + input 为userID, rated item ID, itemID = SVD++

2.3 损失func

正则化 L2 loss 实现的排序效果并不一定好：

• 损失和排序指标存在差异，推荐本质上是一个个性化排序任务而非打分预测；
• 用户偏向于对喜欢的item打分

用pairwise的排序来解决：

3 深度匹配模型

3.1 Methods of representation learning

双塔模型，用合适的DNN学习user和item所有可获得的特征数据

3.1.1 CF

（1）DeepMF - Deep Matrix Factorization

 input：user（矩阵行）、item（矩阵列）均为multi-hot

（2）AutoRec - Autoencoders Meeting CF

 理解：隐层作为user表示，和 $w\text{w}w$ 获得其对各 item 评分，因此 $w\text{w}w$ 可以作为item的编码矩阵
 注意：隐层可以用非线性激活func，但是输出层不行；

（3）CDAE - Collaborative Denoising Autoencoder

与（2）的区别：输入层加了userID但是输出层不重构

3.1.2 CF +Side Info
（1）DCF - Deep Collaborative Filtering via Marginalized DAE

 从 user 和 item 的 Side Info 中学习其因曾表示，用内积近似其交互矩阵

（2）DUIF - Deep User-Image Feature

用CNN学item表示，在用MF表示user、item匹配

（3）ACF - Attentive Collaborative Filtering
 输入：
  user - ID & 历史交互的item
  item - ID & 可视特征

  item表示：用户对item中不同components具有不同的偏好，即components对item贡献程度不一样

  user表示：历史交互过的item对用户的表示贡献度不一样

（4）CKE - Collaborative Knowledge Based Embedding
  输入
    user - ID
   item - ID & info in KB

3.2 Methods of matching function learning

3.2.1 CF models

补充1：Neural Collaborative Filtering Framework(NCF framework)
  NCF是一种用神经网络代替内积作为匹配计算func的通用性框架

  然而最直观地用MLP的效果并不好：need to augment DNN with multiplicative relation modeling!

补充2：Translation-based Model

（1）NeuMF - Neural Matrix Factorization(Based on NCF framework)
  NeuMF = MF(抓取乘法关系) + MLP(弹性学习匹配func)

（2）NNCF - Neighbor-based NCF(Based on NCF framework)
 将 user 和 item 的 neighbor 信息引入。

（3）ONCF - Outer-Product based NCF(Based on NCF framework)
 (1)(2)中对user和item的合并采用element-wise product 或者 concatenation，隐含了假设：各维相互独立

 为了获得维度间的联系，使用outer-product生成2d交互矩阵，再用MLP在矩阵上学习

（4）ConvNCF - Outer Product-based NCF(Based on NCF framework)
 在(3)的基础上用CNN替换MLP

（5）TransRec - Translation-based Recommendation(Based on Translation framework)
 假设用户下一次喜欢的item跟上一次item有关，解决下一个item推荐问题

（6）LRML - Latent Relational Metric Learning(Based on Translation framework)

• 用user $p\text{p}p$ 和 item $q\text{q}q$，计算在memory vector ${m\text{m}m}_i$上的注意力机制${a\text{a}a}_i=(p\text{p}p\odot q\text{q}q{)}^T{k\text{k}k}_i$（${k\text{k}k}_i$为${m\text{m}m}_i$的key），再加权获得获得其relation vector $r\text{r}r={\sum }_i{a\text{a}a}_i{m\text{m}m}_i$，
• 随机采样另一对$p^{\prime }\text{p′}{p}^{\prime }$和$q^{\prime }\text{q′}{q}^{\prime }$，进行 pairwise ranking 学习：$|p\text{p}p+r\text{r}r-q\text{q}q|<|p^{\prime }\text{p′}{p}^{\prime }+r\text{r}r-q^{\prime }\text{q′}{q}^{\prime }|$

3.2.2 Feature-based models

 关键：

• 特征向量高维且稀疏；
• 特征间的交互很关键；

 MLP-based 问题：

• 只用初始特征（不人工设计交互特征），所有DL模型在学习特征交互上表现不好
• 容易过拟合；难训；需要好的初值（用FM印象量初始化DNN表现更好）
• ;编码concatenation对特征交互没有带来信息增益

 FM-based模型可以自动组合特征，DNN可用来学习高阶特征组合，但可解释性差

（1）Wide&Deep(Based on MLP)

 Wide&Deep = LR + DNN，LR显式人工特征设计，DNN隐式泛化难抓取特征

（2）Deep Crossing(Based on MLP)

比(1)增加了残差连接，使得网络结构能更深

（3）NFM - Neural FM(Based on FM)

• 特征两两组合(element-wise dot)，得到n个K-dim向量，加和得到一个K-dim向量
• 在该向量上用FC学习

（4）Attentional FM(Based on FM)
 为特征间的交互值添加权重

（5）DeepFM(Based on FM)

FM与DNN共享编码层