LightFM项目实战：基于StackExchange数据的冷启动问题解决方案-优快云博客

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LightFM项目实战：基于StackExchange数据的冷启动问题解决方案

lightfm A Python implementation of LightFM, a hybrid recommendation algorithm. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/lightfm

引言

在推荐系统领域，冷启动问题一直是一个重要挑战。本文将基于LightFM推荐系统库，通过StackExchange问答平台的实际数据，深入探讨如何解决项目冷启动问题。我们将从纯协同过滤方法开始，逐步过渡到混合推荐模型，并展示如何利用内容特征显著提升冷启动场景下的推荐效果。

数据准备与探索

首先我们需要加载并了解StackExchange数据集。这里使用的是stats.stackexchange.com的数据，该数据集记录了用户回答问题的情况。

import numpy as np
from lightfm.datasets import fetch_stackexchange

data = fetch_stackexchange('crossvalidated',
                           test_set_fraction=0.1,
                           indicator_features=False,
                           tag_features=True)

train = data['train']
test = data['test']

数据集的基本情况如下：

该数据集包含3221个用户和72360个问题，
测试集中有4307次交互，训练集中有57830次交互。

这里特别需要注意的是，数据集是按照时间顺序划分的：测试集包含训练集之后发生的10%的交互。这意味着测试集中的许多问题在训练集中没有任何交互记录，这正是典型的冷启动场景。

纯协同过滤模型的局限性

我们先尝试使用传统的协同过滤方法：

from lightfm import LightFM

NUM_THREADS = 2
NUM_COMPONENTS = 30
NUM_EPOCHS = 3
ITEM_ALPHA = 1e-6

model = LightFM(loss='warp',
                item_alpha=ITEM_ALPHA,
               no_components=NUM_COMPONENTS)

%time model = model.fit(train, epochs=NUM_EPOCHS, num_threads=NUM_THREADS)

评估模型性能：

from lightfm.evaluation import auc_score

train_auc = auc_score(model, train, num_threads=NUM_THREADS).mean()
print('协同过滤训练集AUC: %s' % train_auc)

test_auc = auc_score(model, test, train_interactions=train, num_threads=NUM_THREADS).mean()
print('协同过滤测试集AUC: %s' % test_auc)

结果令人失望：

协同过滤训练集AUC: 0.887519
协同过滤测试集AUC: 0.34728

测试集AUC甚至低于随机猜测(0.5)，这是因为协同过滤无法处理没有交互记录的新项目。当我们把项目偏置设为0后，AUC接近0.5，验证了我们的猜测。

混合模型的优势

StackExchange数据提供了丰富的内容特征 - 问题的标签。我们可以利用这些标签构建混合模型：

item_features = data['item_features']
tag_labels = data['item_feature_labels']

print('共有%s个不同标签，例如%s。' % (item_features.shape[1], tag_labels[:3].tolist()))

输出显示：

共有1246个不同标签，例如[u'bayesian', u'prior', u'elicitation']。

构建并训练混合模型：

model = LightFM(loss='warp',
                item_alpha=ITEM_ALPHA,
                no_components=NUM_COMPONENTS)

model = model.fit(train,
                item_features=item_features,
                epochs=NUM_EPOCHS,
                num_threads=NUM_THREADS)

评估结果：

混合模型训练集AUC: 0.86049
混合模型测试集AUC: 0.703039

虽然训练集AUC略有下降（这是正常现象，因为模型受到了更强的正则化约束），但测试集AUC从0.35提升到了0.70，效果提升显著！

标签嵌入的语义分析

混合模型的一个额外好处是我们可以获得标签的嵌入表示，这些嵌入捕捉了标签之间的语义关系：

def get_similar_tags(model, tag_id):
    tag_embeddings = (model.item_embeddings.T
                      / np.linalg.norm(model.item_embeddings, axis=1)).T
    query_embedding = tag_embeddings[tag_id]
    similarity = np.dot(tag_embeddings, query_embedding)
    most_similar = np.argsort(-similarity)[1:4]
    return most_similar

for tag in (u'bayesian', u'regression', u'survival'):
    tag_id = tag_labels.tolist().index(tag)
    print('%s的最相似标签: %s' % (tag_labels[tag_id],
                                    tag_labels[get_similar_tags(model, tag_id)]))

输出结果展示了标签之间的语义关联：

bayesian的最相似标签: [u'posterior' u'mcmc' u'bayes']
regression的最相似标签: [u'multicollinearity' u'stepwise-regression' u'multiple-regression']
survival的最相似标签: [u'cox-model' u'kaplan-meier' u'odds-ratio']