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斯坦福大學(xué)博士后王鴻偉: 知識圖譜輔助的個性化推薦系統(tǒng)


本文為將門技術(shù)社群線上直播第188期的文字內(nèi)容整理

分享嘉賓:斯坦福大學(xué)博士后 王鴻偉

感謝整理人:Datafun 秋林津渡

導(dǎo) 讀

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的今天,個性化推薦系統(tǒng)是所有面向用戶的互聯(lián)網(wǎng)平臺的關(guān)鍵技術(shù)。知識圖譜作為一種新的知識載體,為推薦系統(tǒng)提供了額外的輔助信息來源,并有助于提升推薦結(jié)果的多樣性和可解釋性。本次分享的主題即為知識圖譜輔助的個性化推薦系統(tǒng)。

本次主題將從下面4個方面展開:

推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識知識圖譜輔助的推薦方法介紹基于embedding的知識圖譜推薦方法混合型知識圖譜推薦方法

推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識

1、什么是推薦系統(tǒng)

在當前互聯(lián)網(wǎng)時代,推薦系統(tǒng)是所有面向用戶的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的核心技術(shù),只要產(chǎn)品是面向用戶的,那么就有推薦系統(tǒng)的需求。

推薦系統(tǒng)是解決信息爆炸問題,給用戶推薦一個用戶感興趣的小規(guī)模集合。用戶在大量商品中,不知道如何選擇,推薦系統(tǒng)是替用戶做這個選擇,猜用戶的興趣,然后給用戶推薦一個小規(guī)模的商品集合,這樣用戶就不會迷失在大量商品中。

舉幾個推薦系統(tǒng)的例子。如下圖是imdb系統(tǒng)中的電影推薦,imdb會推薦用戶可能更感興趣的電影。

如下圖是亞馬遜系統(tǒng)中的圖書推薦,給用戶推薦和用戶更相關(guān),用戶更感興趣的書籍。

如下圖是booking.com系統(tǒng)中旅游景點的推薦,給用戶推薦更感興趣景點。

如下圖是我們更為熟悉的推薦系統(tǒng)的例子,知乎,抖音,頭條等系統(tǒng),都有推薦功能。

2、推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)方法

推薦系統(tǒng)主要有2個任務(wù),一個是評分預(yù)測(Rating Prediction)。如下圖左邊是評分預(yù)測的例子,橫坐標是物品,縱坐標是用戶。表格是用戶對物品的打分,這個評分可以顯示的反應(yīng)用戶對物品的喜好層度,1表示很不喜歡,5表示很喜歡。推薦系統(tǒng)就是預(yù)測表格中問好處的缺失值,這就叫評分,這個評分叫顯示反饋(Explicit feedback)。

另一個是點擊預(yù)測(CTR Prediction)。右邊是點擊預(yù)測的例子,表格中只有0和1,0表示用戶沒有點擊過,1表示用戶點擊過,這類數(shù)據(jù)叫隱式反饋(Implicit feedback),點擊預(yù)測只能反映用戶的非常弱的偏好層度,用戶點擊了不一定說明用戶喜歡,比如逛淘寶,用戶只是點擊了某個物品就退出了,所以點擊物品并不能代表用戶的真實感受。


推薦系統(tǒng)有一個非常經(jīng)典的方法叫協(xié)同過濾(Collaborative Filtering, CF),CF的核心是假設(shè)相似的用戶有相似的偏好。

如下圖為4個用戶對4個物品的打分情況,來預(yù)測用戶u4對物品i1的評分。通過這4個用戶在其他3個商品(i2,i3,i4)的打分,計算出其他3個用戶和u4用戶的相似度,分別是0.7,0.1,0.2,然后用相似度加權(quán)平均其他3個用戶在i1物品的打分,這樣就得到了u4對i1的評分為2.1。

協(xié)同過濾CF是根據(jù)歷史物品評分記錄,計算出用戶相似度,從而預(yù)測分數(shù)。CF是一種常見的方法,但存在以下2類問題。

第一類是稀疏性問題(Sparsity),一般情況下評分分布是相當稀疏的,比如一個用戶一輩子可能只會看幾百部電影,但電影總數(shù)達百萬量級,所以在計算相似度的時候會有困難。

第二類更進一步,冷啟動問題(Cold start),當來了一個新的用戶,這個新的用戶沒有歷史記錄,所以沒法計算相似性,就沒法做推薦。當注冊新的app時,比如讀書類的app,系統(tǒng)一開始會問你對哪些主題感興趣,因為系統(tǒng)沒有你的歷史記錄,剛開始沒法給你推薦。

知識圖譜輔助的推薦方法介紹

針對推薦系統(tǒng)出現(xiàn)的問題,我們的思路是既然用戶和物品交互很稀少,甚至沒有,那可以引入其他的一些信息,這些引入的信息叫輔助信息(Side Information)。如下圖是4類非常常見的輔助信息:社交網(wǎng)絡(luò);用戶或商品屬性特征;多媒體信息,比如電影的海報,文本信息,視頻音頻信息等;上下文信息,假設(shè)一個用戶購買了一個商品,購買記錄的一些信息,比如時間、地點、當前用戶購物車的其他物品信息等。

1、什么是知識圖譜

知識圖譜(Knowledge Graphs, KG)也是一種輔助信息。KG是一個有向異構(gòu)圖(heterogeneous graph),圖中節(jié)點表示實體(entity),邊表示關(guān)系(relation)。

一個KG通常包含很多對三元組triple(head,relation,tail),其中head和tail是2個實體(entity),relation就是邊。

如下圖,推薦系統(tǒng)的item是電影,所以Forrest Gump是推薦系統(tǒng)的item,同時也是KG中的實體,KG中其他的實體并不是推薦系統(tǒng)的item, Forrest Gump這部電影的主演是Tom Hanks,雖然Tom Hanks是KG的實體(entity),但并不是item。把圖中左邊這些三元組(triples)組合起來,就變成了右邊的一個很大的KG。

2、為什么要在推薦系統(tǒng)中使用KG

如下圖,假設(shè)一個用戶(最左邊)看過3部電影(item),Cast Away, Back to the Future, TheGreen Mile,在KG中,可以將這3部電影連接到其他的一些事情上,比如Cast Away 這部電影的類別(genre)是冒險形(Adventure),Back to the Future的導(dǎo)演(directed)是Robert Zemeckis等,可以連接到很多其他non-item實體上,再從這些non-item實體又連接到item電影實體上,比如最右邊的Interstellar, Forrest Gump,Raiders of the Lost Ark。

KG建立一個從用戶已經(jīng)看過的電影到?jīng)]看過的電影的連接,而這些連接不是由用戶的觀看記錄得來的。在CF里,實際上是把中間這塊替換成了其他用戶,用其他用戶歷史觀看記錄得到這些連接。KG提供了另外一種關(guān)于物品連接的信息來源的方法。

如上圖是一個新聞推薦的例子,假設(shè)某個用戶看過一條新聞,這個新聞的內(nèi)容是:Boris Johnson Has Warned Donald Trump To Stick ToThe Iran Nuclear Deal。

從這條新聞中提取了4個實體,在KG中,可以對這些實體做進一步的擴展,做2次,做3次擴展,又會發(fā)現(xiàn)這些實體都指向另外一條新聞:North Korean EMP Attack Would Cause Mass U.S.Starvation, Says Congressional Report。

這2條新聞在字面上沒有任何相似度,新聞的單詞都不一樣,但他們是很相關(guān)的,這個相關(guān)性體現(xiàn)在KG上,他們在低層是相關(guān)的,但這種相關(guān)性沒法從字面意義上得到,這也是為什么要用KG,KG提供了一種item相似度的計算方式。

3、KG能給推薦系統(tǒng)帶來什么

第1個提高推薦系統(tǒng)的精度(Precision),更準確的發(fā)現(xiàn)item之間的相似性,如下圖2部電影,能通過Tom Hanks做個連接。

第2個提高推薦系統(tǒng)的多樣性(Diversity),可以通過主演擴展,可以通過電影類別擴展,也可以通過導(dǎo)演擴展,總有一款是用戶非常喜歡的。

第3個是可解釋性(Explainability),可以用KG的path來解釋系統(tǒng)為什么會推薦這部電影,如下圖某個用戶喜歡Cast Away這部電影,系統(tǒng)會推薦The Terminal這部電影,因為他們有相同的主演。

4、知識圖譜處理方法

KG 的處理方法中有一類方法叫KnowledgeGraph Embedding,KGE。KGE主要是對KG的每個實體(entity)和每個關(guān)系(relation)學(xué)習一個低維的特征。在KGE中有一個基于翻譯的距離模型,Translational distancemodels。

如上公式為TransE算法模型,對KG中的每一個tuple(h,r,t),學(xué)習到的entity embedding,relation embedding,使h+r約等于t,這的r相當于翻譯作用,把h翻譯成t,f函數(shù)對每個tuple的真實分值越小越好。

如圖(a)是TransE模型,假設(shè)head對應(yīng)的embedding加上relation對應(yīng)的embedding等于tail對應(yīng)的embedding。基于TransE有很多擴展模型,比如TransH, TransR。

TransH解決的是一對多的問題,某一個head和relation可能會對應(yīng)多個tail,如圖(b),把head和tail都投影到一個平面上,然后讓它們在相對應(yīng)的平面上做轉(zhuǎn)換。TransR是把head和tail都投影到另外一個空間中,在新的空間里讓h+r=t。 KG-aware Recommender Systems正式方法大概可以分為3類。

第一類是Embedding-based methods,基于embedding的方法,embedding是前面介紹的KG embedding,關(guān)于這類方法,下圖列舉了5篇論文,今天將會介紹第2篇和第5篇。

第二類是Path-based methods,基于KG計算路徑的推薦方法,今天不會涉及這類方法。

第三類是Hybrid methods,結(jié)合embedding和path的方法,今天將介紹一下第1、3、4篇,第3、4是比較統(tǒng)一的方法。

5、知識圖譜輔助的推薦系統(tǒng)問題定義

已知一個用戶的集合Users,一個物品的集合Items,用戶和物品之間的交互(relations,yuv),一個包括很多non-item實體的KG。圖中yuv表示用戶u對物品v的一個隱式反饋,即用戶有沒有點擊過這個物品,目標是給定一個新的u-v對,預(yù)測點擊率yuv。

公式定義如上圖。用戶集合U={u1,u2,...},物品集合V={v1,v2,...},交互矩陣(隱式反饋)Y矩陣Y={yuv ? {0,1} | u?U, v?V},KG包括實體(entity)和關(guān)系(relation),由很多三元組組成。

每個物品v在KG中可能對應(yīng)一個或多個實體。物品是實體的一個子集。
目的是學(xué)習一個預(yù)測函數(shù)F,給定一對u,v,可以輸出一個預(yù)測分值?uv,θ是目前的一個參數(shù)。

基于embedding的知識圖譜推薦方法

1、DKN方法

DKN: Deep knowledge-aware network for newsrecommendation, 屬于基于embedding的知識圖譜推薦方法,是2018年發(fā)表的論文,這篇論文是關(guān)于新聞推薦。

如上圖,給出一段新聞,提取新聞中的實體,根據(jù)這些實體,構(gòu)建一個知識圖譜的子圖,對知識圖譜做embedding映射,得到每個實體的embedding,最后就得到每個實體的特征向量。

如上圖,對于某個實體Fight Club,只有其對應(yīng)的embedding還不夠,在KG中每個實體,連接著好多其他的實體,那這些臨近實體就是該實體的上下文,將這些上下文中的每個實體的embedding相加平均,就得到該實體的上下文embedding。如上圖公式中ē就是實體ei的上下文embedding。


在NLP中有一個模型叫KimCNN,主要是給定一個sentence,返回一個特征向量。如上圖給定一個n個單詞的sentence(圖中n為7),對每個單詞做embedding映射,embedding的長度為d(圖中d為5),得到一個d*n的wordembedding矩陣。用7個卷積核做卷積進行featuremaps,得到7個1維向量,對每個向量做池化(Max pooling),得到該sentence的word embedding。

前面介紹中已有3種特征向量,分別是實體embeddings, 上下文embeddings, word embedings,我們的方法是把這3種embeddings做一個累加,卷積,池化,最后得到這個sentence的embeddings,這種方法叫KCNN。

接下來介紹基于KCNN做推薦的方法。如上圖假設(shè)某個用戶已經(jīng)點擊過了3條新聞,來了一個候選新聞,預(yù)測該用戶對候選新聞的點擊率。對這4條新聞做KCNN的embedding映射,得到4個特征向量。因為用戶看過的新聞的重要性對候選新聞是不一樣的,用Attention Net計算用戶看過的每一條新聞和候選新聞的決策分值。用得到的分值加權(quán)觀看記錄,得到User embedding。將user embedding和candidate news embedding拼接,輸出一個預(yù)測的點擊概率,這個就是做預(yù)測的DKN模型。

2、MKR方法

MKR:Multi-TaskFeature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation,屬于基于embedding的知識圖譜推薦方法,是2019年發(fā)表在WWW的論文,是一個多任務(wù)的模型。

如上圖為MKR框架,包括3個模塊,一個是推薦模塊,一個是knowledge graph embedding, KGE模塊,還有一個是以上2個模塊的橋梁,cross&compress units,交叉壓縮單元,下面將分別闡述這3個模塊。

推薦系統(tǒng)模塊,輸入是user, item,輸出是用戶對物品的點擊率。模塊分2塊,一個是low-level的部分,一個是high-level的部分。在low-lever部分,用了一個MLP(multi-layer perceptron)來處理用戶的特征UL,item是cross&compressunits做的處理,返回一個物品的特征VL,把UL和VL拼接起來,用一個recommendation system函數(shù)fRS,輸出一個點擊預(yù)測值。

KGE模塊,也分成low-lever和high-level部分,輸入head,用cross&compress unites來做特征處理,relation用MLP做特征處理,把這2個處理結(jié)果拼接起來,經(jīng)過一個K層的MLP,得到一個predictedtail,預(yù)測的tail和真實的tail用一個函數(shù)fKG算一個分值,這樣就可以優(yōu)化這個score值。

這個多任務(wù)之所以能做起來,主要是推薦系統(tǒng)模塊的物品(item)和KGE模塊的實體(entity)是對應(yīng)的,很多item可以在KGE中找到對應(yīng)的entity,item和entity是對同一個物品的描述,他們的embedding在某種層度上是相似的,是可以被連接的。中間的cross&compressunits就是這個連接結(jié)合,這個模塊是在每一層都有,在l層,輸入是item的embedding vl和entity的embedding el,輸出是下一層的embedding。

這個模塊計算分2步,第一步是cross,第二步是compress。

cross操作是將vl,el做一個cross,vl是一個d*1的向量,elT是1*d的向量,矩陣相乘后得到一個d*d的矩陣Cl。

compress是將交叉后的矩陣Cl重新壓縮回embedding space,這塊細節(jié)部分可以參考論文。通過參數(shù)wl壓縮輸出vl+1,el+1。

學(xué)習算法中l(wèi)oss的計算公式如上圖。LRS是推薦系統(tǒng)的loss,預(yù)測user-item的分值uv和真實分值yuv的差距。LKG是KG的loss,對于真實tuple(h,r,t),預(yù)測分值score越大越好,而對于隨機替換tuple(h’, r, t’)(負樣本),預(yù)測的分值越小越好。LREG是正則項。

算法實現(xiàn)第1塊是推薦系統(tǒng)的任務(wù),第2塊是KGE任務(wù),交替訓(xùn)練2者。在每次循環(huán)里面,做t次的RS的任務(wù)訓(xùn)練,做1次的KGE任務(wù)訓(xùn)練,做t次RS訓(xùn)練是因為更關(guān)注RS任務(wù),這個t是可以調(diào)整的,這就是MKR模型。

混合型知識圖譜推薦方法

1、RippleNet方法

RippleNet: Propagating User Preferenceson the Knowledge Graph for Recommender Systems,屬于混合型知識圖譜推薦方法,是2018發(fā)表在CIKM的一篇論文。


Ripple從名字上理解是水波的意思,水波是一層一層的,那這個算法是指在KG中某個實體,和該實體相連的其他實體也有一跳,二跳,三跳的關(guān)系,如上圖列出了ForrestGump這部電影對應(yīng)的3跳的臨近實體。

如上圖是RippleNet框架,輸入是一對user-item,輸出是用戶對物品的點擊預(yù)測值。

對輸入用戶u,獲取用戶的點擊記錄Vu,在KG中找到對應(yīng)的Vu,比如圖中有2個對應(yīng)實體,獲取這些實體對應(yīng)的tuple,把實體一跳的集合拿出來。對輸入物品v做embedding映射。如上公式,將item embedding v和這些head hi在R空間中做一個softmax,得到v相對于每個head的分值pi。

如上圖公式,用pi加權(quán)平均對應(yīng)的tail embedding ti,得到輸出ou1,即當前用戶u的一跳的特征,對應(yīng)圖中綠色豎條,可以看成該用戶對當前物品的一階響應(yīng)(User's1-order response)。

繼續(xù)拿ou1特征重復(fù)之前的操作,拿ou1和物品二跳的tuple算一個p值,加權(quán)對應(yīng)的tail embedding,得到ou2。

重復(fù)做下去,得到很多跳的響應(yīng)值oui,把這些響應(yīng)值加起來,得到用戶最終的embedding。

用這個用戶embedding和物品最初的embedding做內(nèi)積,再用一個sigmoid函數(shù)得出點擊預(yù)測值。

學(xué)習算法如上圖,在已知KG和RippleNet系統(tǒng)情況下,學(xué)習參數(shù),最大化后驗概率。通過貝葉斯定理,可以把該公式拆成3個值。第1項是參數(shù)的先驗分布,用上面這個公式來刻畫這個先驗概率分布p(θ),這項對應(yīng)的是正則項loss。

第2項給定參數(shù)θ,KG的概率,這項對應(yīng)的是KG的embedding部分。當(h,r,t)是正樣本,Ih,r,t接近1,反之為0,希望hTRt能接近真實的tuple值。

第3項已知參數(shù)θ和KG,用戶和物品交互的似然函數(shù)。這個似然函數(shù)是一個伯努利分布,關(guān)于用戶和物品內(nèi)積的伯努力分布。

把這3項用負log做處理,得到loss函數(shù),優(yōu)化這個模型。

2、KGCN和KGCN-LS方法

KGCN:Knowledge GraphConvolutional Networks for Recommender Systems,是發(fā)表在2019年WWW上的一篇論文。KGNN-LS:Knowledge-awareGraph Neural Networks with Label Smoothness Regularization for RecommenderSystems,是發(fā)表在2019年KDD上的一篇論文,這篇是基于第1篇的擴展,這2篇論文一塊講解。核心思想是基于KG輔助的推薦,但引入了一個新的模型GCN(圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),方法是基于GCN對KG擴展一個模型。

在KG中的邊沒有顯示權(quán)值,只是一個關(guān)系類型。引入一個relation scoring function su(r),對每個relation打分,從而把KG轉(zhuǎn)換成weightedgraph。函數(shù)su(r)的輸入是user和relation,輸出一個分值。核心思想是識別用戶關(guān)注的類型,比如有些用戶偏好同種類的電影,有些用戶偏好某個主演的電影。su(r)用來刻畫不同用戶對不同relation的偏好層度,將user embeding和relation embedding內(nèi)積,算出相應(yīng)的分值。把異構(gòu)KG轉(zhuǎn)換成weighted graph,這樣一個graph對應(yīng)鄰接矩陣Au,下標為u是因為每個用戶對應(yīng)的鄰接矩陣是不一樣的,su(r)是取決于用戶。

把KG中實體信息通過GNN做一個融合,如上圖公式是一個標準的GNN的公式,Au是用戶對應(yīng)的鄰接矩陣。

Du是Au的三角對稱矩陣diagonal degree matrix。

Wl就是訓(xùn)練傳輸參數(shù)矩陣。

Hl,Hl+1是entity對應(yīng)的embedding矩陣。

σ是一個非線性函數(shù)。

這個式子本質(zhì)是在KG上做了一個多跳的message passing,把實體周圍的那些臨近點的特征向中間聚集,最后一層學(xué)到的特征是融合了多跳的臨近點的特征。當?shù)玫阶詈笠粚觘mbedding Hl后,就可以做點擊預(yù)測。

上圖公式中u對應(yīng)的是Userembedding。

vu是根據(jù)前面KGNN計算得出的關(guān)于用戶的entity embedding。

通過f函數(shù)得到預(yù)測值,f函數(shù)可以取內(nèi)積,或MLP等。到這是第1篇論文的KGCN模型。

如上公式,在傳統(tǒng)GNN模型中,Au是固定的,只需要訓(xùn)練Wl。

但在我們的模型中,Au和Wl都需要訓(xùn)練,Au是通過relation scoring function計算,圖的結(jié)構(gòu)需要訓(xùn)練,導(dǎo)致模型參數(shù)很多,容易過擬合。

為了防止過擬合的問題,引入一個正則項,給模型一個約束。用label做約束,user engagement labels,指的是用戶對物品的打分值,yuv是用戶對某個物品的評分,這個評分是一個已知值,所以可以在KG中對這些點打一個標簽。用戶看過某部電影,對應(yīng)的標簽是1,沒看過的電影對應(yīng)的標簽是0,對non-item實體沒有標簽。

下一步是預(yù)測某個點的label,有一類算法叫標簽傳播算法(label propagation algorithm, LPA),這個算法是優(yōu)化下面這個函數(shù)。

遍歷所有的邊,Au是邊的權(quán)值。如果i,j節(jié)點有邊,說明這2個節(jié)點聯(lián)系比較強,那這2個節(jié)點的label會比較相近。這2個節(jié)點的邊權(quán)值越大,那這2個節(jié)點的label就越一致。這是算法LPA的一個假設(shè),標簽過度是平滑的。

預(yù)測一個無標簽的節(jié)點,將其周圍節(jié)點的label加權(quán)平均,重復(fù)該操作直到收斂,這就是label propagation。

利用label propagation做正則項,對于一個節(jié)點v,其真實lable是yuv(圖中為0)。

利用LPA算法預(yù)測這個v的label,得到預(yù)測值?uv,算出預(yù)測值和真實值之間的損失J。

在做label propagation時,標簽傳播是取決于邊權(quán)值,所以最終預(yù)測值是關(guān)于邊權(quán)值的函數(shù),損失J也是一個關(guān)于邊權(quán)值的函數(shù)。損失函數(shù)R(A)是一個關(guān)于A的函數(shù),所以可以把梯度往這個損失函數(shù)中傳播,起到一個正則項的作用。

如上圖,回顧一下整個模型,把原始異構(gòu)KG轉(zhuǎn)成weighted graph,學(xué)習邊的權(quán)值,得到一個鄰接矩陣,用GNN得到entity embedding,用這個entity embedding 和user embedding來做這個預(yù)測,得到預(yù)測值?uv,用?和真實值y得到一個loss,反向傳播,將誤差梯度向前傳播,更新Au和參數(shù)W。

下面部分是正則項,鄰接矩陣為參數(shù),做一個labelpropagation,得到預(yù)測值?uv,用?和y得到一個loss,反向傳播,更新Au。

總結(jié)一下,本文主要介紹了3個部分的內(nèi)容,第1部分介紹了知識圖譜是推薦系統(tǒng)的一種新的輔助信息。另外2個部分介紹了兩類知識圖譜推薦方法,一類是基于embedding的知識圖譜推薦方法,包括DKN和MKR,一類是混合型知識圖譜推薦方法,包括RippleNet、KGCN和KGNN-LS。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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