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推荐系统遇上深度学习(二十)--贝叶斯个性化排序(BPR)算法原理及实战

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石晓文的学习日记
2018.06.29 23:27 字数 2171

排序推荐算法大体上可以分为三类,第一类排序算法类别是点对方法(Pointwise Approach),这类算法将排序问题被转化为分类、回归之类的问题,并使用现有分类、回归等方法进行实现。第二类排序算法是成对方法(Pairwise Approach),在序列方法中,排序被转化为对序列分类或对序列回归。所谓的pair就是成对的排序,比如(a,b)一组表明a比b排的靠前。第三类排序算法是列表方法(Listwise Approach),它采用更加直接的方法对排序问题进行了处理。它在学习和预测过程中都将排序列表作为一个样本。排序的组结构被保持。

之前我们介绍的算法大都是Pointwise的方法,今天我们来介绍一种Pairwise的方法:贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)

1、BPR算法简介

1.1 基本思路

在BPR算法中,我们将任意用户u对应的物品进行标记,如果用户u在同时有物品i和j的时候点击了i,那么我们就得到了一个三元组<u,i,j>,它表示对用户u来说,i的排序要比j靠前。如果对于用户u来说我们有m组这样的反馈,那么我们就可以得到m组用户u对应的训练样本。

这里,我们做出两个假设:

  1. 每个用户之间的偏好行为相互独立,即用户u在商品i和j之间的偏好和其他用户无关。
  2. 同一用户对不同物品的偏序相互独立,也就是用户u在商品i和j之间的偏好和其他的商品无关。

为了便于表述,我们用>u符号表示用户u的偏好,上面的<u,i,j>可以表示为:i >u j。

在BPR中,我们也用到了类似矩阵分解的思想,对于用户集U和物品集I对应的U*I的预测排序矩阵,我们期望得到两个分解后的用户矩阵W(|U|×k)和物品矩阵H(|I|×k),满足:

那么对于任意一个用户u,对应的任意一个物品i,我们预测得出的用户对该物品的偏好计算如下:

而模型的最终目标是寻找合适的矩阵W和H,让X-(公式打不出来,这里代表的是X上面有一个横线,即W和H矩阵相乘后的结果)和X(实际的评分矩阵)最相似。看到这里,也许你会说,BPR和矩阵分解没有什区别呀?是的,到目前为止的基本思想是一致的,但是具体的算法运算思路,确实千差万别的,我们慢慢道来。

1.2 算法运算思路

BPR 基于最大后验估计P(W,H|>u)来求解模型参数W,H,这里我们用θ来表示参数W和H, >u代表用户u对应的所有商品的全序关系,则优化目标是P(θ|>u)。根据贝叶斯公式,我们有:

由于我们求解假设了用户的排序和其他用户无关,那么对于任意一个用户u来说,P(>u)对所有的物品一样,所以有:

这个优化目标转化为两部分。第一部分和样本数据集D有关,第二部分和样本数据集D无关。

第一部分

对于第一部分,由于我们假设每个用户之间的偏好行为相互独立,同一用户对不同物品的偏序相互独立,所以有:

上面的式子类似于极大似然估计,若用户u相比于j来说更偏向i,那么我们就希望P(i >u j|θ)出现的概率越大越好。

上面的式子可以进一步改写成:

而对于P(i >u j|θ)这个概率,我们可以使用下面这个式子来代替:

其中,σ(x)是sigmoid函数,σ里面的项我们可以理解为用户u对i和j偏好程度的差异,我们当然希望i和j的差异越大越好,这种差异如何体现,最简单的就是差值:

省略θ我们可以将式子简略的写为:

因此优化目标的第一项可以写作:

哇,是不是很简单的思想,对于训练数据中的<u,i,j>,用户更偏好于i,那么我们当然希望在X-矩阵中ui对应的值比uj对应的值大,而且差距越大越好!

第二部分
回想之前我们通过贝叶斯角度解释正则化的文章:https://www.jianshu.com/p/4d562f2c06b8

当θ的先验分布是正态分布时,其实就是给损失函数加入了正则项,因此我们可以假定θ的先验分布是正态分布:

所以:

因此,最终的最大对数后验估计函数可以写作:

剩下的我们就可以通过梯度上升法(因为是要让上式最大化)来求解了。我们这里就略过了,BPR的思想已经很明白了吧,哈哈!让我们来看一看如何实现吧。

2、算法实现

本文的github地址为:https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/recommendation/Basic-BPR-Demo

所用到的数据集是movieslen 100k的数据集,下载地址为:http://grouplens.org/datasets/movielens/

数据预处理

首先,我们需要处理一下数据,得到每个用户打分过的电影,同时,还需要得到用户的数量和电影的数量。

def load_data():
    user_ratings = defaultdict(set)
    max_u_id = -1
    max_i_id = -1
    with open('data/u.data','r') as f:
        for line in f.readlines():
            u,i,_,_ = line.split("\t")
            u = int(u)
            i = int(i)
            user_ratings[u].add(i)
            max_u_id = max(u,max_u_id)
            max_i_id = max(i,max_i_id)


    print("max_u_id:",max_u_id)
    print("max_i_idL",max_i_id)

    return max_u_id,max_i_id,user_ratings

下面我们会对每一个用户u,在user_ratings中随机找到他评分过的一部电影i,保存在user_ratings_test,后面构造训练集和测试集需要用到。

def generate_test(user_ratings):
    """
    对每一个用户u,在user_ratings中随机找到他评分过的一部电影i,保存在user_ratings_test,我们为每个用户取出的这一个电影,是不会在训练集中训练到的,作为测试集用。
    """
    user_test = dict()
    for u,i_list in user_ratings.items():
        user_test[u] = random.sample(user_ratings[u],1)[0]
    return user_test

构建训练数据
我们构造的训练数据是<u,i,j>的三元组,i可以根据刚才生成的用户评分字典得到,j可以利用负采样的思想,认为用户没有看过的电影都是负样本:

def generate_train_batch(user_ratings,user_ratings_test,item_count,batch_size=512):
    """
    构造训练用的三元组
    对于随机抽出的用户u,i可以从user_ratings随机抽出,而j也是从总的电影集中随机抽出,当然j必须保证(u,j)不在user_ratings中

    """
    t = []
    for b in range(batch_size):
        u = random.sample(user_ratings.keys(),1)[0]
        i = random.sample(user_ratings[u],1)[0]
        while i==user_ratings_test[u]:
            i = random.sample(user_ratings[u],1)[0]

        j = random.randint(1,item_count)
        while j in user_ratings[u]:
            j = random.randint(1,item_count)

        t.append([u,i,j])

    return np.asarray(t)

构造测试数据
同样构造三元组,我们刚才给每个用户单独抽出了一部电影,这个电影作为i,而用户所有没有评分过的电影都是负样本j:

def generate_test_batch(user_ratings,user_ratings_test,item_count):
    """
    对于每个用户u,它的评分电影i是我们在user_ratings_test中随机抽取的,它的j是用户u所有没有评分过的电影集合,
    比如用户u有1000部电影没有评分,那么这里该用户的测试集样本就有1000个
    """
    for u in user_ratings.keys():
        t = []
        i = user_ratings_test[u]
        for j in range(1,item_count + 1):
            if not(j in user_ratings[u]):
                t.append([u,i,j])
        yield np.asarray(t)

模型构建
首先回忆一下我们需要学习的参数θ,其实就是用户矩阵W(|U|×k)和物品矩阵H(|I|×k)对应的值,对于我们的模型来说,可以简单理解为由id到embedding的转化,因此有:

u = tf.placeholder(tf.int32,[None])
i = tf.placeholder(tf.int32,[None])
j = tf.placeholder(tf.int32,[None])

user_emb_w = tf.get_variable("user_emb_w", [user_count + 1, hidden_dim],
                             initializer=tf.random_normal_initializer(0, 0.1))
item_emb_w = tf.get_variable("item_emb_w", [item_count + 1, hidden_dim],
                             initializer=tf.random_normal_initializer(0, 0.1))

u_emb = tf.nn.embedding_lookup(user_emb_w, u)
i_emb = tf.nn.embedding_lookup(item_emb_w, i)
j_emb = tf.nn.embedding_lookup(item_emb_w, j)

回想一下我们要优化的目标,第一部分是ui和uj对应的预测值的评分之差,再经由sigmoid变换得到的[0,1]值,我们希望这个值越大越好,对于损失来说,当然是越小越好。因此,计算如下:

x = tf.reduce_sum(tf.multiply(u_emb,(i_emb-j_emb)),1,keep_dims=True)
loss1 = - tf.reduce_mean(tf.log(tf.sigmoid(x)))

第二部分是我们的正则项,参数就是我们的embedding值,所以正则项计算如下:

l2_norm = tf.add_n([
        tf.reduce_sum(tf.multiply(u_emb, u_emb)),
        tf.reduce_sum(tf.multiply(i_emb, i_emb)),
        tf.reduce_sum(tf.multiply(j_emb, j_emb))
    ])

因此,我们模型整个的优化目标可以写作:

regulation_rate = 0.0001
bprloss = regulation_rate * l2_norm - tf.reduce_mean(tf.log(tf.sigmoid(x)))

train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(bprloss)

至此,我们整个模型就介绍完了,如果大家想要了解完整的代码实现,可以参考github哟。

3、总结

1.BPR是基于矩阵分解的一种排序算法,它不是做全局的评分优化,而是针对每一个用户自己的商品喜好分贝做排序优化。
2.它是一种pairwise的排序算法,对于每一个三元组<u,i,j>,模型希望能够使用户u对物品i和j的差异更明显。
3.同时,引入了贝叶斯先验,假设参数服从正态分布,在转换后变为了L2正则,减小了模型的过拟合。

参考文献

1、http://www.cnblogs.com/pinard/p/9128682.html
2、http://www.cnblogs.com/pinard/p/9163481.html

推荐系统理论及实战
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