推荐系统召回模型之MIND用户多兴趣网络

2020-06-28 17:02:41 浏览数 (2)

MIND算法全称为：Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall，由阿里的算法团队开发。

1. 概括

工业界的推荐系统通常包括召回阶段和排序阶段。召回阶段我们根据用户的兴趣从海量的商品中去检索出用户（User）感兴趣的候选商品（ Item），满足推荐相关性和多样性需求。目前的深度学习模型的套路是将User和Item在同一向量空间中进行Embedding表示，使用User的Embedding表示User的兴趣。然而实际情况是User的兴趣是多种多样的，使用一个Embedding不足以全面的表示User的兴趣信息。

该文的创新点在于：

1. 通过Mulit-Interest Extractor Layer 获取User的多个兴趣向量表达。提出了具有动态路由特点的多兴趣网络，利用Dynamic Routing以自适应地聚合User历史行为到User兴趣表达向量中；

2. 通过Label-Aware Attention 标签感知注意力机制，指导学习User的多兴趣表达Embedding；

2. MIND模型结构

MIND模型的整体结构如下：

图1 MIND网络结构图

输入层：

  • User画像特征；
  • User行为特征，即产生行为（历史点击或购买等）的Item列表和Item属性列表；
  • 正标签，即User真实发生行为（下一次点击或购买等）的 Item ID；

Embedding层：

  • 将ID信息映射成稠密向量，即Embedding；

Pooling层：

  • 将行为序列的Item和Item属性的Embedding表达进行mean, sum或max等池化操作；

Multi-interest Extractor 层：（本文重点）

  • 输入：User行为序列的Embedding Features，即 Pooling层 结果；
  • 输出：Interest Capsules，用户的多兴趣Embedding表达；

H layers：

  • 多个兴趣Embedding分别经过两个全连接层，得到User最终的多个兴趣Embedding表达；

Training服务：

  • 输入层：
    • H layers 结果作为 Label-aware Attention层的Keys和Values（此时Keys=Values）；
    • 正标签，即User真实发生行为（下一次点击或购买等）的 Item ID，作为Query；
  • Label-aware Attention层：
    • 对输入的Keys和Query做内积、Softmax等操作作为Keys的权重值w；
    • 使用w与Values做内积，然后对应元素求和，得到一个Embedding，作为User对当前正标签Item的兴趣分布；
  • Sampled Softmax Loss层：
    • 抽取多个负标签，与正标签组成 Sampled 组；
    • 使用 tf.nn.sampled_softmax_loss 函数得到正标签的概率；

Serving服务：

  • 输入层：
    • H layers 结果作为 User 最终的多个兴趣Embedding表达；
    • 全集 Item 的Embedding表达；
  • TopN Recall：
    • 针对User的多兴趣Embedding，根据faiss或annoy在全集 Item 池中检索，获得User兴趣Embedding所感兴趣的候选Item集合；

3. MIND模型理论部分

3.1 MIND模型的问题定义

每个User-Item的实例可以使用三元组 表示，其中 表示User发生行为的Item集合， 表示User的画像特征（例如：性别，年龄等）， 表示目标Item的画像特征（例如Id, 类型Id, 品牌Id等）。

MIND模型的主要任务：

（1）学习一个函数可以将User-Item实例映射为User的兴趣Embedding表达集合：

其中： 表示Embedding的向量长度， 表示User的兴趣Embedding个数。

（2）学习Item的Embedding表达：

（3）线上Serving服务检索，获得N个User感兴趣的候选Item池：

3.2 Embedding和Pooling层

MIND模型的输入是：User特征 ，User行为序列特征 ，和label Item 。

  • User Embedding：User Id（例如：年龄，性别等）经过Embedding 后通过Concat 操作后作为用户侧特征输入；
  • Item Embedding：Item Id（例如：Item Id，类型Id，品牌Id等）经过Embedding 后统一经过Pooling 层得到Item侧特征输入；
  • User行为序列特征Embedding：多个Item Embedding&Pooling 后，得到用户行为序列输入 。

3.3 Multi-Interest Extractor Layer

该层主要是采用多个向量来表达 User 不同的兴趣，将 User 的历史行为分组到多个 Interest Capsules 的过程。实现逻辑如下：

输入：

  • User行为序列特征Embedding， ；
  • 迭代次数 ；
  • 兴趣胶囊个数 ；

输出：

  • 兴趣胶囊Embedding，

定义：

（1）动态兴趣个数 ；

（2）低阶行为向量Embedding表达： 代表User的行为向量（同 ）；

（3）高阶兴趣向量Embedding表达： 代表User的兴趣向量（同 ）；

（4）行为向量 与兴趣向量 之间的 路由logit：

（5）双线性映射矩阵：

步骤：

（1）计算兴趣Embedding个数 ；

（2）初始化 （使用正态分布初始化）；

（3）遍历迭代次数 ：

（3.1）对所有的行为路由 ，计算 ；

（3.2）对所有的兴趣路由 ，计算 ，和 ；

（3.3）迭代更新 ；

3.4 Label-aware Attention Layer

通过多兴趣提取器层，对用户行为序列embedding 我们得到多个个兴趣Capsule 表达用户多样的兴趣分布，不同的兴趣Capsule表示用户兴趣的不同偏好。为了评估多个兴趣Capsule对目标Item 相关度及贡献度，我们设计标签意识的Attention 机制来衡量目标Item 选择使用哪个兴趣Capsule，具体表述见 Training服务。表达式：

其中： 是指数。

3.5 Training & Serving

训练的目标是：使用User的Embedding ，正标签 Item Embedding ，和随机抽样负标签 Items Embedding ，使用如下公式进行计算：

损失函数：

ok，MIND的理论部分介绍到此结束，欢迎讨论交流。

参考：

1. Multi-Interest Network with Dynamic Routing forRecommendation at Tmall

2. Dynamic Routing Between Capsules

3. Attention Is All You Need

dynamic embedding label layer

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