推荐系统︱基于bandit的主题冷启动在线学习策略

推荐系统里面有两个经典问题：EE问题和冷启动问题。

什么是EE问题？又叫exploit－explore问题。exploit就是：对用户比较确定的兴趣，当然要利用开采迎合，好比说已经挣到的钱，当然要花；explore就是：光对着用户已知的兴趣使用，用户很快会腻，所以要不断探索用户新的兴趣才行，这就好比虽然有一点钱可以花了，但是还得继续搬砖挣钱，不然花完了就得喝西北风。

除了bandit算法之外，还有一些其他的explore的办法，比如：在推荐时，随机地去掉一些用户历史行为（特征）。

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0 Beta分布

但是我发现Beta分布就很少会用这样可以凭直觉感知的方法来解释它的用处在哪里，而且Beta分布经常会和一些复杂的概念一起出现，比如“共轭先验”和“顺序统计量”。

我们预期这个运动员一个赛季的击球率大约是0.27，但在0.21到0.35之间都是合理的。这种情况可以用一个参数α=81和 β=219的Beta分布来表示：

x轴代表的是他的击球率。因此请注意在这个实例当中，不仅y轴是概率（或者更准确地说是概率密度），x轴也是（击球率就是一次击球击中的概率）。这个Beta分布表示了一个概率的概率分布。

• 平均数（期望）是α/(α β)=81/(81 219)=0.270
• 这个分布几乎全部分布在（0.2,0.35）这个范围之间，也就是击球率的合理范围。

β分布的形状取决于α和β的值。贝叶斯分析中大量使用了β分布。

当你将参数α和β都设置为1时，该分布又被称为均匀分布（uniform distribution）。尝试不同的α和β取值，看看分布的形状是如何变化的。 当然，从该分布来看，beta.pdf(x,a,b)中除了a,b两个数字参数之外，还有x表征的概率因素在其中。这里x，相当于模拟了不同概率条件下，概率密度的走势，所以横轴是可以代表概率值，概率函数最大值(y的最大值)也代表概率最大值（x最大值）。

参考： 直观理解Beta分布 如何在Python中实现这五类强大的概率分布

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1 bandit介绍

主要来源：《Bandit算法与推荐系统》，首发于《程序员》杂志

1.1 bandit简介

bandit算法是一种简单的在线学习算法，常常用于尝试解决这两个问题。 bandit算法来源于历史悠久的赌博学，它要解决的问题是这样的： 一个赌徒，要去摇老虎机，走进赌场一看，一排老虎机，外表一模一样，但是每个老虎机吐钱的概率可不一样，他不知道每个老虎机吐钱的概率分布是什么，那么每次该选择哪个老虎机可以做到最大化收益呢？这就是多臂赌博机问题(Multi-armed bandit problem, K-armed bandit problem, MAB)。

衡量不同bandit算法在解决多臂问题上的效果？首先介绍一个概念，叫做累积遗憾(regret)：这里我们讨论的每个臂的收益非0即1，也就是伯努利收益。定义累积遗憾（regret） ：

然后，每次选择后，计算和最佳的选择差了多少，然后把差距累加起来就是总的遗憾。

1.2 常用的bandit算法——Thompson sampling算法

Thompson sampling算法：假设每个臂是否产生收益，其背后有一个概率分布，产生收益的概率为p。每次选择臂的方式是：用每个臂现有的beta分布产生一个随机数b，选择所有臂产生的随机数中最大的那个臂去摇。

1.3 常用的bandit算法——UCB算法

这个公式反映一个特点：均值越大，标准差越小，被选中的概率会越来越大，同时哪些被选次数较少的臂也会得到试验机会。

1.4 常用的bandit算法——Epsilon-Greedy算法

有点类似模拟退火的思想：

• 选一个(0,1)之间较小的数作为epsilon
• 每次以概率epsilon做一件事：所有臂中随机选一个
• 每次以概率1-epsilon 选择截止到当前，平均收益最大的那个臂。

是不是简单粗暴？epsilon的值可以控制对Exploit和Explore的偏好程度。越接近0，越保守，只想花钱不想挣钱。

1.5 常用的bandit算法——朴素bandit算法

最朴素的bandit算法就是：先随机试若干次，计算每个臂的平均收益，一直选均值最大那个臂。这个算法是人类在实际中最常采用的，不可否认，它还是比随机乱猜要好。

把几个模型的结果，进行10000次模型。可得以下的图：

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2 bandit的延伸应用与模型

2.1 bandit算法与线性回归

**UCB解决Multi-armed bandit问题的思路是：用置信区间。**置信区间可以简单地理解为不确定性的程度，区间越宽，越不确定，反之亦反之。UCB算法加入特征信息，单纯的老虎机回报情况就是老虎机自己内部决定的，而在广告推荐领域，一个选择的回报，是由User和Item一起决定的，如果我们能用feature来刻画User和Item这一对CP，在每次选择item之前，通过feature预估每一个arm（item）的期望回报及置信区间，选择的收益就可以通过feature泛化到不同的item上。 LinUCB算法有一个很重要的步骤，就是给User和Item构建特征：

• 原始用户特征
  • 人口统计学：性别特征（2类），年龄特征（离散成10个区间）
  • 地域信息：遍布全球的大都市，美国各个州
  • 行为类别：代表用户历史行为的1000个类别取值
• 原始文章特征
  • URL类别：根据文章来源分成了几十个类别
  • 编辑打标签：编辑人工给内容从几十个话题标签中挑选出来的

2.2 bandit算法与协同过滤

每一个推荐候选item，都可以根据用户对其偏好不同（payoff不同）将用户聚类成不同的群体，一个群体来集体预测这个item的可能的收益，这就有了协同的效果，然后再实时观察真实反馈回来更新用户的个人参数，这就有了bandit的思想在里面。 另外，如果要推荐的候选item较多，还需要对item进行聚类，这样就不用按照每一个item对user聚类，而是按照每一个item的类簇对user聚类，如此以来，item的类簇数相对于item数要大大减少。

COFIBA算法 基于这些思想，有人提出了算法COFIBA（读作coffee bar）13，简要描述如下： 在时刻t，用户来访问推荐系统，推荐系统需要从已有的候选池子中挑一个最佳的物品推荐给他，然后观察他的反馈，用观察到的反馈来更新挑选策略。 这里的每个物品都有一个特征向量，所以这里的bandit算法是context相关的。 这里依然是用岭回归去拟合用户的权重向量，用于预测用户对每个物品的可能反馈（payoff），这一点和linUCB算法是一样的。 对比LinUCB算法，COFIBA算法的不同有两个：

• 基于用户聚类挑选最佳的item（相似用户集体决策的bandit）
• 基于用户的反馈情况调整user和item的聚类（协同过滤部分）

也就是user（人群聚类）、item（主题聚类）双料聚类，

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3 python实现bandit在线学习策略

之前提到的几个code可在github之中看到：

• COFIBA算法：https://github.com/qw2ky/CoLinUCB_Revised/blob/master/COFIBA.py
• 常规bandit算法：https://gist.github.com/anonymous/211b599b7bef958e50af#file-bandit_simulations-py-L95
• Hybrid LinUCB：https://github.com/Fengrui/HybridLinUCB-python

笔者简单的基于常规bandit算法进行了一些尝试。

3.1 几款bandit常规模型的评估

code可见：anonymous/bandit_simulations.py

之前code主要是，输入了5个主题（K）下的10000个样本（num_samples ），迭代了100次（number_experiments ）。

true_rewards抽取了单个样本来看，就是五个主题里面，第1,4个被提及了，其余的没有被提及。

代码语言：javascript复制

array([[ True, False, False,  True, False]])

CTRs_that_generated_data 点击可能性是用来评估regret。run_bandit_dynamic_alg函数输出的是，该模型下，该次迭代的regret值。

代码语言：javascript复制

'''
main code
'''
# define number of samples and number of choices
num_samples = 10000
K = 5 # number of arms
number_experiments = 100

regret_accumulator = np.zeros((num_samples,5))
for i in range(number_experiments):
	# 五套算法各自迭代100次的累加regret
    print ("Running experiment:", i 1)
    true_rewards,CTRs_that_generated_data = generate_bernoulli_bandit_data(num_samples,K)
    regret_accumulator[:,0]  = run_bandit_dynamic_alg(true_rewards,CTRs_that_generated_data,random)# (10000,)
    regret_accumulator[:,1]  = run_bandit_dynamic_alg(true_rewards,CTRs_that_generated_data,naive)
    regret_accumulator[:,2]  = run_bandit_dynamic_alg(true_rewards,CTRs_that_generated_data,epsilon_greedy)
    regret_accumulator[:,3]  = run_bandit_dynamic_alg(true_rewards,CTRs_that_generated_data,UCB)
    regret_accumulator[:,4]  = run_bandit_dynamic_alg(true_rewards,CTRs_that_generated_data,UCB_bernoulli)
    
plt.semilogy(regret_accumulator/number_experiments)  # (10000, 5) / 100
plt.title('Simulated Bandit Performance for K = 5')
plt.ylabel('Cumulative Expected Regret')
plt.xlabel('Round Index')
plt.legend(('Random','Naive','Epsilon-Greedy','(1 - 1/t) UCB','95% UCB'),loc='lower right')
plt.show()

输出的结果即为：

regret最大代表误差越大，这边笔者的实验室UCB优先级高一些。

3.2 基于bandit的主题冷启动强化策略

首轮纯冷启动，会主动推给用户随机的10个主题样例,获得前期样本； 后进行迭代操作。 这边笔者在模拟实际情况，譬如在做一个新闻推荐的内容，需要冷启动。 假设该新闻平台主要有五个主题['news','sports','entertainment','edu','tech']，需要以主题推送给不同的用户。

3.2.1 第一轮冷启动

那么，假设笔者自己去看，一开始系统先随机推送10次内容于首页，看这些文章内容哪些被点击了，然后整理成变量top10 。那么，这里的意思就是，笔者打开APP的头10次，都是随机推送了，然后第一次，我点击了‘sports’,'edu'两个主题的内容，即被记录下来，这么模拟操作了10次。

代码语言：javascript复制

topics = ['news','sports','entertainment','edu','tech']
top10 = [['sports','edu'],['tech','sports'],['tech','entertainment','edu'],['entertainment'],['sports','tech','sports']
         ,['edu'],['tech','news'],['tech','entertainment'],['tech'],['tech','edu']]

以上的内容进入bandit进行策略优化：

代码语言：javascript复制

# generator data
true_rewards = generate_bandit_data(top10,topics)
# bandit model
estimated_beta_params = mBandit(true_rewards,UCB)
print('Cold boot ...')
prob1 = BanditProbs(estimated_beta_params,topics,printf = True,plotf = True)

其中的主题概率得分为：

代码语言：javascript复制

【news】 topic prob is : 0.01
【sports】 topic prob is : 0.5
【entertainment】 topic prob is : 0.5
【edu】 topic prob is : 0.5
【tech】 topic prob is : 0.99

结果显示，进行了10次初始尝试，笔者对tech科技主题的偏好非常高，远远高于其他主题。

3.2.2 第二轮迭代

那么有了第一轮10次的基本经验，在这上面继续迭代。迭代的逻辑是：笔者接下来看一条，就会记录一条，导入模型进行迭代计算。

代码语言：javascript复制

topic_POI = [['edu','news']]

true_rewards = generate_bandit_data(topic_POI,topics)
estimated_beta_params = mBandit(true_rewards,UCB,beta_params = estimated_beta_params)  # 加载之前的内容
print(estimated_beta_params)
print(' second start. ...')
prob2 = BanditProbs(estimated_beta_params,topics,printf = True,plotf = True)

来看一张胡乱迭代了很多轮之后的图：

可以看到有两个高峰，是sports主题以及edu主题。

代码语言：javascript复制

【news】 topic prob is : 0.01
【sports】 topic prob is : 0.8300000000000001
【entertainment】 topic prob is : 0.33
【edu】 topic prob is : 0.89
【tech】 topic prob is : 0.6

参考： Bandit算法与推荐系统 bandit算法原理及Python实现 推荐系统的EE问题及Bandit算法

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延伸：

当然笔者在实验过程中遇到了两个小问题：

1、关于beta分布问题

一般来，beta分布中，

代码语言：javascript复制

import numpy as np
from scipy import stats
from scipy.stats import beta
import matplotlib.pyplot as plt

for wins,lose in [[7,4],[3,2]]:
    y = stats.beta.pdf(x,wins,lose)     # 概率密度函数
    probs.append(x[y.argmax()])
    plt.plot(x,y)
plt.xlabel('X : prob from 0 - 1')
plt.title('probability density curve')
plt.ylabel('Probability density')
plt.legend(topics,loc='lower right')
plt.show()

该图，最高峰值都在相同概率，但是分布的宽窄不一，最佳概率相似。

2、bandit迭代过程中，陷入某些局部增长

譬如，在第二轮迭代过程中，['tech','sports'],['tech','news']...，如果一直出现tech主题那么bandit就只会偏向于增加tech的可能性，附带的sports/news都不会发生变化。

编程算法 推荐系统 github git 开源

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