推荐算法实战五-召回（下）

本文主要是介绍推荐算法实战五-召回（下），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、FM的召回功能

（一）打压热门物料

FM主要应用于U2I召回场景，正样本采用与用户正向交互过的样本。负样本来源于两个途径，一个是随机采样，一个是曝光但未点击的负向物料。由于热门物料曝光率高，因此正负样本中热门物料参与度都不小，为了确保推荐结果的多样性，对正负样本分别采取不同的热门物料打压策略。

1、热门物料在正样本中要降采样

降低热门物料被选为正样本的概率，曝光率越高，选为正样本的概率就越低。定义一个物料t_i能被任何用户选为正样本的概率P_post(t_i)为：

α是一个超参数，可以认为是冷门物料的门槛，当f(t_i)<=α并且被用户点击过，那么可以认定为正样本。

2、热门物料在负样本中要过采样

负样本采样需要满足以下两个要求：需要尽可能广泛地采样负样本，覆盖尽可能多的物料样本；采集一些热门物料来抵消少数热门物料垄断正样本的情况。负采样概率如下所示：

其中V是所有物料的集合。当超参数b为1的时候，对热门物料的打压力度最大；当超参数b为0的时候，则是uniform sampling，任何物料选为负样本的概率都一样大。

（二）增广Embedding

 拆解得到用户特征和物料特征后，用FM表示用户u和物料t的匹配程度如下式所示：

W_t是一阶物料特征权重之和，W_u是一阶用户特征权重之和，V_uu是用户特征集内部两两交叉，V_tt是物料特征集内部两两交叉，V_ut是用户特征和物料特征的两两交叉。

由于b、W_u、V_uu对于不同物料都是相同的，因此可以省略这三项，后面变成向量内积的形式求解：

E_u是在在线召回时实时计算得到的用户向量。E_t是物料向量，离线计算好存入faiss建立索引。面对新用户V_ut提供的信息有限，主要依赖W_t和V_tt。训练的时候没必要将用户向量和物料向量拆开，只在预测时使用上式。

FM召回的主力函数如下所示：

二、大厂主力：双塔模型

（一）不同场景下的正样本

1、I2I

同一个用户在同一个会话中交互过的两个物料可以组成为正样本。

2、U2I

用户和其交互过的物料可以组成正样本。

3、U2U

用户一半历史行为和另外一个用户一半历史行为，基于同一个兴趣爱好的，可以组成为正样本。

（二）简化负采样

1、Batch内负采样

• 方式：u_i交互过的物料表示为t_i，负样本则由一个batch中其他正样本中除了t_i以外的物料t_j和u_i组成。
• 优点：因为t_j在正样本中被计算过了，复用向量t_j避免了大量重复计算。
• 缺点：一个batch内大部分正样本都被热门物料垄断了，因此负采样得到的物料大多是热门物料，这是hard negative。缺少与用户兴趣毫不相干的easy negative。这种现象被称为样本选择偏差sample selection bias（SSB）。

2、混合负采样

为了解决batch内负采样造成的样本选择偏差，采用混合负采样策略（mixed negative sampling)。

主要思想如下：

• 额外建立了向量缓存，缓存多个Batch的物料向量。
• batch内负采样作为hard negative。
• 额外从向量缓存中取出之前计算好的物料向量作为easy negative。

（三）双塔结构特点

塔内可以复杂，塔间不能。

1、单塔可以很复杂

• 塔就是一个DNN。
• U2I的话就是将用户特征输入用户塔，物料特征喂给物料塔，输出embedding。
• 塔底座可以很宽，不局限于user ID,item ID这两种特征，可以接受的特征很丰富。
• 塔高可以足够高，实现充分的交叉。

2、双塔一定要解耦

•  解耦：①在特征上解耦：不使用物料特征和用户特征的交叉特征。②在结构上解耦：不能像DIN那样使用候选物料特征对用户行为序列做attention。③补充：用户特征向量和物料特征向量只有最后一步才点积交叉。
• 将用户行为序列接入用户塔：①最简单的方式是average pooling，但是这样会将所有历史行为视为相同重要。②由于无法使用候选物料对用户历史行为序列做attention，因此可以采用以下方式：（1）利用用户搜索文本当做query。（2）阿里巴巴将用户画像当做query给历史行为打分。（3）微信利用用户行为序列中最后交互的物料来体现用户最新行为兴趣，来衡量历史行为的重要性。

（四）sampled softmax loss的技巧

双塔模型常用的基于Batch内负采样的sampled softmax loss。

其中G(u,t)表示物料和用户的匹配程度。

1、L2正则化

已知u表示用户向量，t表示物料向量。每个向量都除以向量的L2正则，这样就将点积求匹配度转换成了cosine。由于cosine的范围在-1到1，更容易衡量匹配度。

2、温度调整难度

被称为温度，由Tower loss可知，应当使得正样本的匹配程度尽量大，负样本的匹配程度尽量小。因此当负样本训练得不够好的时候，1/就会放大这个问题，导致分母变大，损失增加，没被训练好的负样本就会被重新聚焦。

• 设置的足够小的时候，对错误放大的功能很强，会将与用户交互过的物料牢牢记住，而将没有交互过的物料与用户向量强行分开，这样推荐精度很高，但是兴趣覆盖不够。
• 设置的足够大的时候，对错误放大能力较弱，会突破信息茧房来为用户推荐更广兴趣范围的物料，但是有损精度。

3、采样概率修正

除了batch内负采样之外，引入向量缓存中的物料向量作为负样本。

（五）Tensorflow实现双塔

class MovielensModel(tfrs.models.Model):"""电影推荐场景下的双塔召回模型"""def __init__(self, layer_sizes):super().__init__()self.query_model = QueryModel(layer_sizes)  # 用户塔self.candidate_model = CandidateModel(layer_sizes)  # 物料塔self.task = tfrs.tasks.Retrieval(......)  # 负责计算Lossdef compute_loss(self, features, training=False):# 只把用户特征喂入“用户塔”，得到user embedding "query_embeddings"query_embeddings = self.query_model({"user_id": features["user_id"],"timestamp": features["timestamp"],})# 只把物料特征喂入“物料塔”，生成item embedding "movie_embeddings"movie_embeddings = self.candidate_model(features["movie_title"])# 根据Batch内负采样方式，计算Sampled Softmax Lossreturn self.task(query_embeddings, movie_embeddings, ......)class Retrieval(tf.keras.layers.Layer, base.Task):def call(self, query_embeddings, candidate_embeddings,sample_weight, candidate_sampling_probability, ......) -> tf.Tensor:"""query_embeddings: [batch_size, dim]，可以认为是user embeddingcandidate_embeddings: [batch_size, dim]，可以认为是item embedding"""# query_embeddings: [batch_size, dim]# candidate_embeddings: [batch_size, dim]# scores: [batch_size, batch_size]，batch中的每个user对batch中每个item的匹配度scores = tf.linalg.matmul(query_embeddings, candidate_embeddings, transpose_b=True)# labels: [batch_size, batch_size]，对角线上全为1，其余位置都是0labels = tf.eye(tf.shape(scores)[0], tf.shape(scores)[1])if self._temperature is not None:  # 通过温度，调整训练难度scores = scores / self._temperatureif candidate_sampling_probability is not None:# SamplingProbablityCorrection的实现就是# logits - tf.math.log(candidate_sampling_probability)# 因为负样本是抽样的，而非全体item，Sampled Softmax进行了概率修正scores = layers.loss.SamplingProbablityCorrection()(scores, candidate_sampling_probability)......# labels: [batch_size, batch_size]# scores: [batch_size, batch_size]# self._loss就是tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy# 对于第i个样本，只有labels[i,i]等于1，scores[i,i]是正样本得分# 其他位置上的labels[i,j]都为0，scores[i,j]都是负样本得分# 所以这里实现的是Batch内负采样，第i行样本的用户，把除i之外所有样本中的正例物料，当成负例物料loss = self._loss(y_true=labels, y_pred=scores, sample_weight=sample_weight)return loss

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