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深度学习推荐系统中各类流行的Embedding方法(下)

阅读(4592) 评论(0)推荐系统  2020/07/30  Microstrong

Embedding技术概览:

1. Graph Embedding简介
Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法,二者都是建立在“序列”样本(比如句子、用户行为序列)的基础上的。在互联网场景下,数据对象之间更多呈现的是图结构,所以Item2Vec在处理大量的网络化数据时往往显得捉襟见肘,在这样的背景下,Graph Embedding成了新的研究方向,并逐渐在深度学习推荐系统领域流行起来。

Graph Embedding也是一种特征表示学习方式,借鉴了Word2Vec的思路。在Graph中随机游走生成顶点序列,构成训练集,然后采用Skip-gram算法,训练出低维稠密向量来表示顶点。之后再用学习出的向量解决下游问题,比如分类,或者连接预测问题等。可以看做是两阶段的学习任务,第一阶段先做无监督训练生成表示向量,第二阶段再做有监督学习,解决下游问题。

总之,Graph Embedding是一种对图结构中的节点进行Embedding编码的方法。最终生成的节点Embedding向量一般包含图的结构信息及附近节点的局部相似性信息。不同Graph Embedding方法的原理不尽相同,对于图信息的保留方式也有所区别,下面就介绍几种主流的Graph Embedding方法和它们之间的区别与联系。

2. DeepWalk-Graph Embedding早期技术
早期,影响力较大的Graph Embedding方法是于2014年提出的DeepWalk,它的主要思想是在由物品组成的图结构上进行随机游走,产生大量物品序列,然后将这些物品序列作为训练样本输入Word2Vec进行训练,得到物品的Embedding。因此,DeepWalk可以被看作连接序列Embedding和Graph Embedding的过渡方法。

论文《Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba》用上图所示的方法展现了DeepWalk的算法流程。DeepWalk算法的具体步骤如下:
图(a)是原始的用户行为序列。
图(b)基于这些用户行为序列构建了物品关系图。可以看出,物品A和B之间的边产生的原因是用户U1先后购买了物品A和物品B。如果后续产生了多条相同的有向边,则有向边的权重被加强。在将所有用户行为序列都转换成物品关系图中的边之后,全局的物品关系图就建立起来了。
图(c)采用随机游走的方式随机选择起始点,重新产生物品序列。
将这些物品序列输入图(d)所示的Word2Vec模型中,生成最终的物品Embedding向量。

注意: 在DeepWalk论文中,作者只提出DeepWalk用于无向无权图。DeepWalk用于有向有权图的内容是阿里巴巴论文《Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba》中提出的Base Graph Embedding(BGE)模型,其实该模型就是对DeepWalk模型的实践,本文后边部分会讲解该模型。

DeepWalk相关论文:
【1】Perozzi B, Alrfou R, Skiena S, et al. DeepWalk: online learning of social representations[C]. knowledge discovery and data mining, 2014: 701-710.
【2】Wang J, Huang P, Zhao H, et al. Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba[C]. knowledge discovery and data mining, 2018: 839-848.

3. LINE-DeepWalk的改进
DeepWalk使用DFS(Deep First Search,深度优先搜索)随机游走在图中进行节点采样,使用Word2Vec在采样的序列上学习图中节点的向量表示。LINE(Large-scale Information Network Embedding)也是一种基于邻域相似假设的方法,只不过与DeepWalk使用DFS构造邻域不同的是,LINE可以看作是一种使用BFS(Breath First Search,广度优先搜索)构造邻域的算法。

在Graph Embedding各个方法中,一个主要区别是对图中顶点之间的相似度的定义不同,所以先看一下LINE对于相似度的定义。

3.1 LINE定义图中节点之间的相似度

LINE通过捕捉网络中的一阶近邻关系和二阶近邻关系,更加完整地描述网络。并且LINE适用于有向图、无向图、有权图、无权图。

3.2 LINE算法模型
(1)一阶近邻关系模型

(2)二阶近邻关系模型

直接优化上式计算复杂度很高,每次迭代需要对所有的节点向量做优化,论文中使用Word2Vec中的负采样方法,得到二阶近邻的优化目标,如下公式所示。从计算的过程可以看到,二阶相似度模型可以描述有向图。

对比一阶近邻模型和二阶近邻模型的优化目标,差别就在于,二阶近邻模型对每个节点多引入了一个向量表示。实际使用的时候,对一阶近邻模型和二阶近邻模型分别训练,然后将两个向量拼接起来作为节点的向量表示。

此外有一点需要说明,在Graph Embedding方法中,例如DeepWalk、Node2Vec、EGES,都是采用随机游走的方式来生成序列再做训练,而LINE直接用边来构造样本,这也是他们的一点区别。

LINE论文:
【1】Tang J, Qu M, Wang M, et al. Line: Large-scale information network embedding[C]//Proceedings of the 24th international conference on world wide web. 2015: 1067-1077.

4. node2vec - DeepWalk的改进
2016年,斯坦福大学的研究人员在DeepWalk的基础上更进一步,提出了node2vec模型,它通过调整随机游走权重的方法使Graph Embedding的结果更倾向于体现网络的同质性(homophily)或结构性(structural equivalence)。

4.1 node2vec的同质性和结构性

为了使Graph Embedding的结果能够表达网络的“结构性”,在随机游走过程中,需要让游走的过程更倾向于BFS,因为BFS会更多地在当前节点的邻域中游走遍历,相当于对当前节点周边的网络结构进行一次“微观扫描”。当前节点是“局部中心节点”,还是“边缘节点”,或是“连接性节点”,其生成的序列包含的节点数量和顺序必然是不同的,从而让最终的Embedding抓取到更多结构性信息。

另外,为了表达“同质性”,需要让随机游走的过程更倾向于DFS,因为DFS更有可能通过多次跳转,游走到远方的节点上,但无论怎样,DFS的游走更大概率会在一个大的集团内部进行,这就使得一个集团或者社区内部的节点的Embedding更为相似,从而更多地表达网络的“同质性”。

但是在不同的任务中需要关注的重点不同,可能有些任务需要关注网络的homophily,而有些任务比较关注网络的structural equivalence,可能还有些任务两者兼而有之。在DeepWalk中,使用DFS随机游走在图中进行节点采样,使用Word2Vec在采样的序列学习图中节点的向量表示,无法灵活地捕捉这两种关系。

实际上,对于这两种关系的偏好,可以通过不同的序列采样方式来实现。有两种极端的方式,一种是BFS,如上图中红色箭头所示,从u出发做随机游走,但是每次都只采样顶点u的直接邻域,这样生成的序列通过无监督训练之后,特征向量表现出来的是structural equivalence特性。另外一种是DFS,如上图中蓝色箭头所示,从u出发越走越远,学习得到的特征向量反应的是图中的homophily关系。

4.2 node2vec算法

node2vec这种灵活表达同质性和结构性的特点也得到了实验的证实,通过调整参数和产生了不同的Embedding结果。下图中的上半部分图片就是node2vec更注重同质性的体现,可以看到距离相近的节点颜色更为接近,下图中下半部分图片则更注重体现结构性,其中结构特点相近的节点的颜色更为接近。

4.3 node2vec在推荐系统中的思考
node2vec所体现的网络的同质性和结构性在推荐系统中可以被很直观的解释。同质性相同的物品很可能是同品类、同属性,或者经常被一同购买的商品,而结构性相同的物品则是各品类的爆款、各品类的最佳凑单商品等拥有类似趋势或者结构性属性的商品。毫无疑问,二者在推荐系统中都是非常重要的特征表达。由于node2vec的这种灵活性,以及发掘不同图特征的能力,甚至可以把不同node2vec生成的偏向“结构性”的Embedding结果和偏向“同质性”的Embedding结果共同输入后续的深度学习网络,以保留物品的不同图特征信息。

node2vec论文:
【1】Grover A, Leskovec J. node2vec: Scalable feature learning for networks[C]//Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. 2016: 855-864.

5. EGES - Graph Embedding最佳实践
2018 年,阿里巴巴公布了其在淘宝应用的Embedding方法 EGES(Enhanced Graph Embedding with Side Information)算法,其基本思想是Embedding过程中引入带权重的补充信息(Side Information),从而解决冷启动的问题。

淘宝平台推荐的三个问题:
可扩展性(scalability):已有的推荐算法(CF、Base-Content、DL)可以在小数据集上有不错效果,但是对于10亿用户和20亿商品这样海量的数据集上效果差。
稀疏性(sparsity):用户仅与小部分商品交互,难以训练准确的推荐模型。
冷启动(cold start):物品上新频繁,然而这些商品并没有用户行为,预测用户对这些商品的偏好是十分具有挑战性的。

现在业界针对海量数据的推荐问题通用框架是分成两个阶段,即matching 和 ranking。在matching阶段,我们会生成一个候选集,它的items会与用户接触过的每个item具有相似性;接着在ranking阶段,我们会训练一个深度神经网络模型,它会为每个用户根据他的偏好对候选items进行排序。论文关注的问题在推荐系统的matching阶段,也就是从商品池中召回候选商品的阶段,核心的任务是计算所有item之间的相似度。

为了达到这个目的,论文提出根据用户历史行为构建一个item graph,然后使用DeepWalk学习每个item的embedding,即Base Graph Embedding(BGE)。BGE优于CF,因为基于CF的方法只考虑了在用户行为历史上的items的共现率,但是对于少量或者没有交互行为的item,仍然难以得到准确的embedding。为了减轻该问题,论文提出使用side information来增强embedding过程,提出了Graph Embedding with Side information (GES)。例如,属于相似类别或品牌的item的embedding应该相近。在这种方式下,即使item只有少量交互或没有交互,也可以得到准确的item embedding。在淘宝场景下,side information包括:category、brand、price等。不同的side information对于最终表示的贡献应该不同,于是论文进一步提出一种加权机制用于学习Embedding with Side Information,称为Enhanced Graph Embedding with Side information (EGES)。

5.1 基于图的Embedding(BGE)


该方案是 DeepWalk 算法的实践,具体流程如下:
首先,我们拥有上亿用户的行为数据,不同的用户,在每个 Session 中,访问了一系列商品,例如用户 u2 两次访问淘宝,第一次查看了两个商品 B-E,第二次产看了三个商品 D-E-F。

然后,通过用户的行为数据,我们可以建立一个商品图(Item Graph),可以看出,物品A,B之间的边产生的原因就是因为用户U1先后购买了物品A和物品B,所以产生了一条由A到B的有向边。如果后续产生了多条相同的有向边,则有向边的权重被加强。在将所有用户行为序列都转换成物品相关图中的边之后,全局的物品相关图就建立起来了。

接着,通过 Random Walk 对图进行采样,重新获得商品序列。

最后,使用 Skip-gram 模型进行 Embedding 。
Base Graph Embedding 与 DeepWalk 不同的是:通过 user 的行为序列构建网络结构,并将网络定义为有向有权图。 其中:根据行为的时间间隔,将一个 user 的行为序列分割为多个session。session分割可以参考Airbnb这篇论文《Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb》。

5.2 使用Side Information的GE(GES)
通过使用BGE,我们能够将items映射到高维向量空间,并考虑了CF没有考虑的用户序列关系。但是我们依然没有解决冷启动的问题。为了解决冷启动问题,我们使用边信息( category, shop, price, etc)赋值给不同的item。因为边信息相同的两个item,理论而言会更接近。通过DeepWalk方案得到item的游走序列,同时得到对应的边信息(category,brand,price)序列。然后将所有序列放到Word2Vec模型中进行训练。针对每个 item,将得到:

item_embedding,category_embedding,brand_embedding,price_embedding 等 embedding 信息。为了与之前的item embedding区分开,在加入Side information之后,我们称得到的embedding为商品的aggregated embeddings。商品v的aggregated embeddings为:

对上式做一个简单的解释:针对每个 item,将得到:item_embedding,category_embedding,brand_embedding,price_embedding 等 embedding 信息。将这些 embedding 信息求均值来表示该 item的Embedding。

需要注意的一点是,item 和 side information(例如category, brand, price等) 的 Embedding 是通过 Word2Vec 算法一起训练得到的。 如果分开训练,得到的item_embedding和category_embedding、brand_embedding、price_embedding不在一个向量空间中,做运算无意义。即:通过 DeepWalk 方案得到 item 的游走序列,同时得到对应的{category, brand, price}序列。然后将所有序列数据放到Word2Vec模型中进行训练。

5.3  增强型GES(EGES)
GES中存在一个问题是,针对每个item,它把所有的side information embedding求和后做了平均,没有考虑不同的side information 之间的权重,EGES就是让不同类型的side information具有不同的权重,提出来一个加权平均的方法来聚集这些边界embedding。

EGES算法应用改进的Word2Vec算法(Weighted Skip-Gram)确定模型的参数。对上图中EGES算法简单说明如下:

EGES并没有过于复杂的理论创新,但给出了一个工程上的融合多种Embedding的方法,降低了某类信息缺失造成的冷启动问题,是实用性极强的Embedding方法。

EGES论文:
【1】Wang J, Huang P, Zhao H, et al. Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba[C]. knowledge discovery and data mining, 2018: 839-848.

6. 总结
时至今日,Graph Embedding仍然是工业界和学术界研究和实践的热点,除了本文介绍的DeepWalk、LINE、node2vec、EGES等主流方法,SDNE、struct2vec等方法也是重要的Graph Embedding模型,感兴趣的读者可以自己查找相关文献进一步学习。
7. Reference

【1】《深度学习推荐系统》王喆编著。
【2】【Graph Embedding】DeepWalk:算法原理,实现和应用 - 浅梦的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/56380812
【3】【论文笔记】DeepWalk - 陌上疏影凉的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/45167021
【4】【Graph Embedding】LINE:算法原理,实现和应用 - 浅梦的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/56478167
【5】Graph Embedding:从DeepWalk到SDNE - 羽刻的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/33732033
【6】Graph Embedding之探索LINE - 张备的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/74746503
【7】【Graph Embedding】node2vec:算法原理,实现和应用 - 浅梦的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/56542707
【8】node2vec在工业界的应用-《当机器学习遇上复杂网络:解析微信朋友圈 Lookalike 算法》,地址:https://mp.weixin.qq.com/s/EV-25t2lWT2JJMLhXsz4zQ
【9】graph embedding之node2vec - 张备的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/63631102
【10】Graph Embedding在淘宝推荐系统中的应用 - 张备的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/70198918
【11】Graph Embedding - 阿里EGES算法 - 王多鱼的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/69069878
【12】Graph Embedding:深度学习推荐系统的"基本操作" - 顾鹏的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/68247149
【13】论文阅读:Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba,地址:https://blog.csdn.net/Super_Json/article/details/85537938

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