基于MindSpore详解推荐模型的原理与实践

​相信大家都在淘宝购买过相关的商品。
比如某一天用户购买了一台台式主机后，淘宝会立刻给该用户推送与电脑相关的商品，例如电脑显示屏，键盘和鼠标等等。
这些推荐的物品完全是淘宝根据大量的点击数据去学习到的。

比如，在100个人中，有99个人在买了电脑之后，还会去购买鼠标，键盘，无线网卡等等。 也就是说，用户最近是否买了电脑是一个非常强的信号，暗示着如果用户最近买了电脑，那么用户再次购买电脑显示屏，键盘等物品时的概率非常高，那么这个时候推荐系统及时的去推荐这些物品给用户，用户可能很可能会购买这些物品，这些商铺也能提高自身的销量。 因此，可以通过特征工程生成很多个这样强关联的信号，提升推荐系统的性能。

除了电商领域，推荐系统还广泛的应用在电影推荐，兴趣推荐等等。 相信最近大家都看过大火的<隐秘的角落>，可以堪称是今年最好看的国产剧。 在豆瓣上的评分如下：

看完这部剧之后，还觉得不过瘾怎么办？
往下翻，你就会惊喜的发现一系列的推荐：

是不是感觉推荐的电影都很符合自己的口味？
<隐秘的角落>属于悬疑类的连续剧，而下面推荐的相关剧集也大多属于这个风格。

这个例子也同样引出了推荐系统中一个重要的分支——协同过滤

它主要可以分为基于用户的，基于物品的和基于模型的协同过滤算法。 基于用户的协同过滤算法的核心思想是： 给当前用户推荐相似的用户看过的物品。

例如，用户A看过了<白夜追凶>和<无证之罪>，而资深悬疑剧爱好者不仅看过这两部剧，还看过了<非自然死亡>和<我们与恶的距离>。 那么根据一定的相似度算法，在所有的用户中找到和用户A最相似的用户，比如我们找到了用户B，将用户B看过的另外两部剧推荐给了用户A，这样一次推荐过程就完成了。

推荐系统的另一个典型场景是广告点击率预估。 在我们浏览手机的应用商店时，经常可以看到商店会给我们推荐某些应用，某些推荐的应用往往是广告主通过付费来进行推广。

为了提高广告投放的准确度，广告点击率预估模型需要评价用户点击某些应用的概率，将用户最可能点击的应用进行推送，达到准确的投放广告的目的。 一旦我们点击了其中的一个应用，商店就可以成功的向广告投放商进行收费，而广告主们也达到了应用推广的目的。

除了上述领域，推荐系统还广泛的应用在生活中的方方面面，可以说是机器学习在工业界中最成功的落地场景之一了。
美国著名的电影和电视节目提供商Netflix曾经发起了奖金为百万美元的推荐系统比赛，旨在提升推荐系统的准确度。
在广告点击率预估的场景，性能提高了1%的模型往往可以为公司带来巨大的收入。

算法原理介绍

传统的推荐系统以协同过滤为代表，而随着深度学习的快速发展，越来越多的研究者尝试应用深度学习技术到推荐系统中。
在此我们主要介绍其中的Wide&Deep网络。

总体流程

在此我们以APP商店中的推荐系统为例，其整体流程可以如下图所示

推荐系统流程图

给定一个查询，这个查询可能是用户相关的特征，推荐系统首先会从数据库中检索到查询相关的APP，由于APP的数量非常巨大，因此我们可以取最相关的100个检索结果作为候选APP，这一过程通常叫作 粗排 。

然后将候选的100个APP送入排序模型中，此处的排序模型就是我们下面将要介绍的 Wide&Deep模型 ，这一过程也被叫作 精排 。

排序完成后，我们可以将点击概率最高的APP放置于用户最容易注意到的地方。 无论用户是否点击了我们的推荐结果，我们都可以构造一个新的日志文件。 在累积了一定数量的日志文件后，就可以继续微调排序模型，提高模型的准确程度

Wide&Deep模型

Wide&Deep模型自从被提出后就引起来非常大的关注。
正如其名，
此模型主要可以分成两个部分，Wide部分和Deep部分
。

Wide模型

Wide部分就是一个线性网络，和我们在初中学的多元线性方程是一样的，只不过其中的参数求解采用梯度下降的方式。 例如下式

y=wx

它的设计目的是 为了记住数据中特定的特征组合方式 。 例如前面介绍购买电脑的场景，购买了电脑主机的用户，再次购买显示器，键盘等物件的概率特别高。 因此可以将用户最近是否购买了电脑作为输入模型的输入，也就是特征。

假设 当前wide网络只有一个特征 ，当该特征取1时，y=wx可以得到y=0.9(假设w的值是0.9)，当该特征取0时，y=0。 y输出值越大，会增大模型对应用户点击概率的估计。

回到我们APP应用推荐的场景中，可以看到图右侧的Cross Product Transformation，就是我们的wide部分的输入。 Cross Product Transformation是指特征交叉，即将User Installed App和Impression APP进行组合。

例如用户手机已经安装了微信，且当前的待估计的APP为QQ，那么这个组合特征就是(User Installed App=’微信’,  Impression APP=’QQ’)。

Deep模型

介绍完Wide部分，我们重新回来再看下Deep部分。 Deep部分的设计是为了模型具有较好的泛化能力 ，在输入的数据没有在训练集中出现时，它依然能够保持相关性较好的输出 。

在下图中， Deep模型输入都是一些含义不是非常明显的特征 ，例如设备类型，用户统计数据等类别特征(Categorical Features)。 类别特征一般属于高维特征。

例如手机的种类可能存在成千上万个，因此我们通常把这些类别特征通过 嵌入(Embedding) 的方式， 映射成低维空间的参数向量 。 这个向量可以被认为表示了原先这个类别特征的信息。 对于连续特征，其数值本身就具备一定的含义，因此可以直接将和其他嵌入向量进行拼接。

2Wide&Deep模型图

在拼接完成后，可以得到大致为1200维度的向量 。 将其作为三层全连接层网络的输入，并且选择Relu作为激活函数，其中每层的输出维度分别为[1024, 512, 256]。

输出层

在广告点击率预估的场景中， 模型的输出是一个0~1之间的值 ， 表示当前候选APP被点击的概率 。 因此可以采用逻辑回归函数，将Wide&Deep部分的输出压缩到0~1在之间。

首先， Deep部分的输出是一个256维度的向量 ，可以通过一个线性变换将其映射为维度为1的值，然后 和Wide部分的输出进行求和，将求和后的结果输入到逻辑回归函数中。

代码实践

在介绍完模型之后，现在开始动手实践了，由于谷歌公司并没有将其在论文中使用的APP商店数据集进行公开，因此我们现在
采用Criteo公司发布在Kaggle的广告点击率预估数据集Criteo
。

对应的Mindpsore代码可以在此处找到：

https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/wide_and_deep

其中包含了模型的定义、训练以及数据的预处理过程。

数据处理

在模型定义前，我们需要对数据进行预处理。

数据处理的目的是将数据集中的特征取值映射为数值id，并且去除一些出现次数过少的特征值
，避免特征值出现次数过少，导致当特征值对应的参数向量的更新次数过少，影响模型的精度。
Criteo数据集由13类连续特征和26列类别特征，已经通过哈希方式映射为了32位数值。
对应的标签(label)的取值为0和1。

数据处理的核心思路如下图所示，针对类别特征，建立一个词表，里面记录着每次出现的特征取值的编号。 然后再遍历每一列的特征取值，将原始的特征值根据词表映射为对应的id。

还记得之前提到过的低维嵌入过程吗？
映射操作是为了模型中的嵌入向量查找而准备的。
例如，输入数据中的A，B，C被映射为了0,1,2。
而0,1,2分别表示在嵌入矩阵中(Embedding Table)的第0行，第1行和第2行。

将Criteo数据集下载后解压 ，可以看到train.txt和test.txt文件。 查看train.txt中的文件， 可以看到其中某些行存在缺失 。

我们可以调用

model_zoo/wide_and_deep/src/preprocess_data.py

进行数据的下载和处理， 对于缺失值，可以将其标记为OOV(Out Of Vocabulary)对应的id

模型定义

介绍完数据处理后，我们在此开始 定义模型 。 模型的核心代码在mindspore仓库下

model_zoo/wide_and_deep/src/wide_and_deep.py

在MindSpore中，网络的定义方式和Pytorch比较接近，先定义定义的操作，然后再construct函数中对调用对应的操作对输入进行处理。

首先我们再回忆下 Wide&Deep网络 ，它由一个Wide部分和Deep部分。 其中 Wide部分是一个线性网络 。

在实现上，我们将线性网络中的权重视为维度为1，通过嵌入矩阵查找的方式即可获得输入x对应的权重，然后将其和输入的mask相乘，将结果求和。

值得注意的是， 我们将连续特征和类别特征进行等同处理，因此这里的mask是为了将连续特征和类别特征进行区而设计的 。 连续特征mask中的值即为连续特征值，类别特征mask中的值为1 。 Wide部分的核心代码如下所示，我们定义个名为self.wide_w的权重，它的形状为[词表大小,1]。

class WideDeepModel(nn.Cell):
    def __init__(self, config):
        super(WideDeepModel