推荐系统

一、概要

1.基本概念

• 用户行为：点击、点赞、收藏、转发
• 消费指标：点击率 (click rate)、交互率 (engagement rate)
• 北极星指标：用户规模、消费、发布
• 实验流程：离线实验、AB测试、推全

2.推荐系统的链路

• 召回（retrieval）：快速从海量数据中取回几千个用户可能感兴趣的物品。
• 粗排：用小规模的模型的神经网络给召回的物品打分，然后做截断，选出分数最高的几百个物品。
• 精排：用大规模神经网络给粗排选中的几百个物品打分，可以做截断，也可以不做截断。
• 重排：对精排结果做多样性抽样，得到几十个物品，然后用规则调整物品的排序。插入广告，推广内容，根据生态要求调整排序。

3.A/B测试

• 分层实验，同层互斥，不同层正交，这样可以同时开很多实验。
• Holdout 机制用于衡量整个部门的业务指标收益。（保留10%的用户，完全不受实验影响，可以考察整个部门对业务指标的贡献）
• 实验推全、反转实验的基本思想。
  • 实验推全：新建一个推全层，与其他层正交。
  • 反转实验：在新的推全层上，保留一个小的反转桶，使用旧策略。长期观测新旧策略的diff。

二、召回

1.基于物品的协同过滤（Item Based Collaborative Filtering，缩写 ItemCF）

(1)基本思想

• 如果用户喜欢物品item1，而且与item2相似， 那么用户很可能喜欢item2.

(2)预估用户对候选物品的兴趣

$$\sum _{j}like(user,ite{m}_j)\ast sim(ite{m}_j,item)$$

(3)相似度计算（余弦相似度）

• 把每个物品表示为一个稀疏向量，向量每个元素对应一个用户
• 相似度sim就是两个向量夹角的余弦

• 喜欢物品$i_1$的用户记作集合$W_1$
• 喜欢物品$i_2$的用户记作集合$W_2$
• 定义交集$V=W_1\cap W_2$

两个物品相似度（不考虑喜欢的程度$like(user,item)$
$$sim(i_1,i_2)=\frac{\left|V\right|}{\sqrt{\left|W_1\right|\cdot \left|W_2\right|}}$$
考虑喜欢的程度
$$sim(i_1,i_2)=\frac{{\sum }_{v\in V}like(v,i_1)\cdot like(v,i_2)}{\sqrt{{\sum }_{u_1\in W_1}lik{e}^2(u_1,i_1)}\cdot \sqrt{{\sum }_{u_2\in W_2}lik{e}^2(u_2,i_2)}}$$

(4) 维护两个索引

• ⽤户->物品列表：⽤户最近交互过的 n个物品。
• 物品->物品列表：相似度最⾼的 k个物品

(5)线上做召回

• 利用两个索引，每次取回nk个物品
• 预估用户对每个物品的兴趣分数：${\sum }_{j}like(user,ite{m}_j)\ast sim(ite{m}_j,item)$

2.Swing模型

• 额外考虑重合用户是否来自一个小圈子
• ItemCF和Swing的唯一区别在于物品相似度

• 同时喜欢两个物品的用户记作集合V
• 对于V的用户$u_1和u_2$，重合度记作$overlap(u_1,u_2)$
• 两个用户重合度大，则可能来自一个小圈子，权重降低

$$sim(i_1,i_2)=\sum _{u_1\in V}\sum _{u_2\in V}\frac{1}{\alpha +overlap(u_1,u_2)}$$

($\alpha$是人工设置的参数)

3.基于用户的协同过滤(UserCF)

推荐系统如何找到兴趣相似的网友？

• 点击、点赞、收藏、转发的笔记有很大重合
• 关注的作者有很大的重合

(1)基本思想

• 如果用户user1和user2 相似，而且user2喜欢某物品
• 那么用户user1也很可能 喜欢该物品

(2) 用户相似度计算

• 把每个用户表示为一个稀疏向量，向量每个元素对应一个物品
• 相似度sim就是两个向量夹角的余弦

• 用户$u_1$喜欢的物品记作集合$J_1$
• 用户$u_2$喜欢的物品记作集合$J_2$
• 定义交集$I=J_1\cap J_2$

$$sim(u_1,u_2)=\frac{\left|I\right|}{\sqrt{\left|J_1\right|\cdot \left|J_2\right|}}$$

降低热门物品权重

• 不论冷门热门权重都是1

$$sim(u_1,u_2)=\frac{{\sum }_{l\in I}l}{\sqrt{\left|J_1\right|\cdot \left|J_2\right|}}$$

• $n_l$喜欢物品l的用户数量，反映物品的热门程度

$$sim(u_1,u_2)=\frac{{\sum }_{l\in I}\frac{1}{log(1+n_l)}}{\sqrt{\left|J_1\right|\cdot \left|J_2\right|}}$$

(3)预估用户user对候选物品item的兴趣

$$\sum _{j}sim(user,use{r}_j)\ast like(use{r}_j,item)$$

4.离散特征处理

(1)建立字典：把类别映射成序号

例：

中国 ->1

美国->2

印度->3

(2)向量化：把序号映射成向量

• One-hot编码：把序号映射成高维洗漱向量

例：

两百个国家，每个国家映射出200维的向量，序号对应位置元素是1，其他位置对应元素为0

类别太大时不用One-hot编码

• Embedding：把序号映射成低维稠密向量
  • 参数以矩阵形式保存
  • 输入是序号
  • 输出是向量， 如：美国对应参数矩阵第二列

例：

每个国家映射成八维 稠密向量

参数数量=向量维度$\ast$类别数量

5.矩阵补充

(1)矩阵补充

• 把物品ID、⽤户ID做 embedding，映射成向量
• 两个向量的內积$<a_u,b_i>$作为⽤户 u 对物品 i兴趣 的预估
• 让$<a_u,b_i>$拟合真实观测的兴趣分数，学习模型的 embedding 层参数。
• 矩阵补充模型有很多缺点，效果不好
  • 仅⽤ID embedding，没利⽤物品(类⽬、关键词、地理位置、作者信息)、⽤户属性(性别、年龄、地理定位、感兴趣的类⽬)
  • 负样本的选取⽅式(曝光之后，没有点击、交互)不对
  • 做训练的⽅法不好
    • 内积不如余弦相似度
    • 平方损失不如交叉熵损失

(2) 线上召回

• 把⽤户向量 a 作为 query，查找使得 $<a_u,b_i>$ 最⼤化 的物品 i。
• 暴⼒枚举速度太慢。实践中⽤近似最近邻查找。
• Milvus、Faiss、HnswLib 等向量数据库⽀持近似 最近邻查找

6.双塔模型

(1) 模型结构

• 用户塔、物品塔个输出一个向量
• 两个向量的余弦相似度作为兴趣的预估值

(2) 三种训练方式

• Pointwise： 每次用一个用户、一个物品（可正可负）
• Pairwise：每次用一个用户，一个正样本，一个负样本
• Listwise：每次用一个用户，一个正样本，多个负样本

(3)正负样本

• 正样本： 曝光⽽且有点击。
• 简单负样本：
  • 全体物品。
  • batch内负样本。
• 困难负样本：被召回，但是被排序淘汰。
• 错误：曝光、但是未点击的物品做召回的 负样本

(4) 双塔模型的召回

• 离线存储：把物品向量b存入向量数据库
  • 1.完成训练后，用物品塔计算每个物品的特征向量b。
  • 2.把几亿个物品向量b存入向量数据库
  • 3.向量数据库建索引，以便加速最近临查找
• 线上召回：查找用户最感兴趣的k个物品
  • 1.给定⽤户ID和画像，线上⽤神经⽹络算⽤户向量 a。
  • 2.最近邻查找：
    • 把向量 a 作为 query，调⽤向量数据库做最近邻查找。
    • 返回余弦相似度最⼤的 k 个物品，作为召回结果

(5)模型更新

1. 全量更新：今天凌晨，⽤昨天全天的数据训练模型。

• 在昨天模型参数的基础上做训练。（不是随机初始化）
• ⽤昨天的数据，训练 1 epoch，即每天数据只⽤⼀遍。
• 发布新的⽤户塔神经⽹络和物品向量，供线上召回使⽤。
• 全量更新对数据流、系统的要求⽐较低。

2. 增量更新：做 online learning 更新模型参数。

• ⽤户兴趣会随时发⽣变化。
• 实时收集线上数据，做流式处理，⽣成 TFRecord ⽂件。
• 对模型做 online learning，增量更新 ID Embedding 参数。 （不更新神经⽹络其他部分的参数。）
• 发布⽤户 ID Embedding，供⽤户塔在线上计算⽤户向 量

3. 实际的系统

• 全量更新 & 增量更新 相结合。
• 每隔 ⼏⼗分钟，发布最新的⽤户 ID Embedding，供⽤户 塔在线上计算⽤户向量

(6)自监督学习

1. 双塔模型存在的问题
   • 推荐系统头部效应严重：
     • 少部分物品占据大部分点击
     • 大部分物品的点击次数不高
   • 高点击物品的表征学得好，长尾物品的表征学得不好
   • 自监督学习：做data augmentation，更好地学习长尾物品的向量表征
2. 双塔模型

3. 自监督学习

目的

• 物品 i 的两个向量表征 $b_i^{{}^{\prime }}$ 和 $b_i^{{}^{\prime \prime }}$ 有较⾼的相似度。

• 物品 i和 j 的向量表征 $b_i^{{}^{\prime }}$ 和 $b_j^{{}^{\prime \prime }}$有较低的相似度

• 鼓励 $cos(b_i^{{}^{\prime }},b_i^{{}^{\prime \prime }})$尽量大，$cos(b_i^{{}^{\prime }},b_j^{{}^{\prime \prime }})$尽量大。

特征变换

• Random Mask

  • 随机选⼀些离散特征（⽐如类⽬），把它们遮住
  • 例：
    • 某物品的类⽬特征是 u = {数码,摄影} 。
    • Mask 后的类⽬特征是 $u^{{}^{\prime }}$= {default }(默认的缺失值)

• Dropout(仅对多值离散特征⽣效)

  • ⼀个物品可以有多个类⽬，那么类⽬是⼀个多值离散特征。
  • Dropout：随机丢弃特征中 50% 的值。
  • 例：
    • 某物品的类⽬特征是 u = {美妆,摄影} 。
    • Dropout 后的类⽬特征是 $u^{{}^{\prime }}$= {美妆} 。

• 互补特征(complementary)

• 假设物品⼀共有 4 种特征： ID，类⽬，关键词，城市

• 随机分成两组： {ID，关键词} 和 {类⽬，城市}

• {ID, default,关键词,default}->物品特征

• {default,类目，default，城市}->物品特征

• 鼓励两个物品特征向量相似

• Mask一组关联特征（随机遮住一组关联特征）

  • 离线计算特征两两之间的关联，⽤互信息（mutual information）衡量

  

  • 设⼀共有 k 种特征。离线计算特征两两之间 MI， 得到 k×k 的矩阵。

  • 随机选⼀个特征作为种⼦，找到种⼦最相关的 k/2 种特征。

  • Mask 种⼦及其相关的 k/2 种特征，保留其余的 k/2 种特征

  • 好处：⽐ random mask、dropout、互补特征等⽅法 效果更好。

    坏处：⽅法复杂，实现的难度⼤，不容易维护

训练模型

7.曝光过滤&Bloom Filter

(1)曝光过滤问题

• 如果用户看过某个作品，则不再把该作品曝光给用户
• 对于每个用户，记录已经曝光给他的物品
• 对于每个召回的物品，判断他是否已经给该用户曝光过，排除掉曾经曝光过的物品
• 一位用户看过n个物品，本次召回r个物品，如果暴力对比，需要O(nr)的时间

(2)Bloom Filter