当推荐系统遇见知识图谱会发生什么？

Posted 2021-05-01 CSDN

作者 | 上杉翔二    责编 | 张文

头图 | CSDN 下载自视觉中国

今天来看看『推荐系统 + 知识图谱』，又会有哪些有趣的玩意儿呢。

Knowledge Graph

知识图谱是一种语义图，其结点（node）代表实体（entity）或者概念（concept），边（edge）代表实体/概念之间的各种语义关系（relation）。

一个知识图谱由若干个三元组（h、r、t）组成，其中 h 和 t 代表一条关系的头结点和尾节点，r 代表关系。

引入知识图谱进入推荐系统领域的优点在于：

• 「精确性」：为物品 item 引入了更多的语义关系，可以深层次地发现用户兴趣
• 「多样性」：提供了不同的关系连接种类，有利于推荐结果的发散，避免推荐结果局限于单一类型
• 「可解释性」：连接用户的历史记录和推荐结果，从而提高用户对推荐结果的满意度和接受度，增强用户对推荐系统的信任。

但是知识图谱难以与神经网络直接结 合，所以引出了「knowledge representation learning」，通过学习 entity 和 relation 的 embedding 之后，再嵌入到神经网络中。

embedding 方法主要可以分为 translational distance 方法和 semantic matching 方法两种，前者是学习从头实体到尾实体的空间关系变换（如 TransE 等系列），后者则是直接用神经网络对语义相似度进行计算。

将其结合到推荐里面比较困难的地方仍然有：

• 「图简化」 如何处理 KG 带来的多种实体和关系，按需要简化虽然可能会损失部分信息但对效率是必要的，如只对 user-user 或者 item-item 关系简化子图。
• 「多关系传播」KG 的特点就是多关系，不过现有可以用 attention 来区分不同关系的重要性，为邻居加权。
• 「用户整合」将角色引入图结构，由于 KG 是外部信号，但是否也可以将用户也融入为一种实体变成内在产物呢？

  

一般使用知识图谱有三种模式，如上图：

• 依次学习： 使用知识图谱特征学习得到实体向量和关系向量，然后将这些低维向量（TransR方法等），引入推荐系统再做后面的处理。即只把知识图谱作为一个 side info，多一维特征的处理方式。
• 联合学习： 将知识图谱特征学习和推荐算法的目标函数结合，使用端到端（end-to-end）的方法进行联合学习。即把知识图谱的损失也纳入到最后的损失函数联合训练。
• 交替学习： 将知识图谱特征学习和推荐算法视为两个分离但又相关的任务，使用多任务学习（multi-task learning）的框架进行交替学习。这样可以让 KG 和 RC 在某种程度上融合的更加深入。

在介绍论文之前，先简要看看一般学习知识图谱的方法，一般有几种如下的处理方式：

• TransE：即使其满足 h + r ≈ t，尾实体是头实体通过关系平移(翻译)得到的，但它不适合多对一和多对多，所以导致 TransE 在复杂关系上的表现差。公式如下：
• TransH 模型：即将实体投影到由关系构成的超平面上。值得注意的是它是非对称映射
• TransR 模型：该模型则认为实体和关系存在语义差异，它们应该在不同的语义空间。此外，不同的关系应该构成不同的语义空间，因此 TransR 通过关系投影矩阵，将实体空间转换到相应的关系空间。

  

• TransD 模型：该模型认为头尾实体的属性通常有比较大的差异，因此它们应该拥有不同的关系投影矩阵。此外还考虑矩阵运算比较耗时，TransD 将矩阵乘法改成了向量乘法，从而提升了运算速度。
• NTN 模型：将每一个实体用其实体名称的词向量平均值来表示，可以共享相似实体名称中的文本信息。

接下来主要整理 2 篇论文，CKE 和 RippleNet。

CKE

论文：Collaborative Knowledge base Embedding

地址：https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/adf0066-zhangA.pdf

发自 16 年 KDD，将 KG 与 CF 融合做联合训练。

首先为了使用知识库，作者设计了三个组件分别从结构化知识，文本知识和视觉知识中提取语义特征，如上图中的右半部分，知识库的处理分别为：

结构化知识

知识库中的实体以及实体的联系。使用 TransR 提取物品的结构化信息（同时考虑 nodes 和 relations），它的结构如下图，对于每个元组（h，r，t），首先将实体空间中的实体向关系 r 投影得到 到 和 ，然后使 ，能够 使得头/尾实体在这个关系 r 下靠近彼此，使得不具有此关系r的实体彼此远离。

文本知识

对实体的文字性描述。用多层降噪自编码器提取文本表达（SDAE），图中写的是 Bayesian SDAE，意思就是让权重，偏置，输出层符合特定的正态分布，对视觉的处理也是一样的。

视觉知识

对实体的图片描述如海报等。用多层卷积自编码提取物品视觉表达（SCAE）

最后得到的 item 的表示为 offset 向量以及结构化知识，文本知识，图片知识的向量：

然后从知识库中提取的特征融合到 collabrative filtering 中去，即与左边的用户反馈结合起来一起做 CF 进行训练就可以了，训练损失函数会用 pair-wise 的偏序优化。

#TransRdef projection_transR_pytorch(original, proj_matrix): ent_embedding_size = original.shape[1] rel_embedding_size = proj_matrix.shape[1] // ent_embedding_size original = original.view(-1, ent_embedding_size, 1) #借助一个投影矩阵就行 proj_matrix = proj_matrix.view(-1, rel_embedding_size, ent_embedding_size) return torch.matmul(proj_matrix, original).view(-1, rel_embedding_size)

RippleNet

论文：RippleNet: Propagating User Preferences on the Knowledge Graph for Recommender Systems

地址：https://arxiv.org/abs/1803.03467

向来不同技术之间如果能融合的更深入，自然是能得到更好的信息。

Ripple Network 模拟了用户兴趣在知识图谱上的传播过程，整个过程类似于水波的传播，如上图从实体 Forrest Gump 开始一跳 hop1，二跳 hop2 做传播，同时权重递减。

模型图如下图，对于给定的用户 u 和物品 v，如何模拟用户兴趣在 KG 上的传播呢？

作者提出的方法就是将知识图谱中的每一个实体(h,r,t)都用用户历史的物品进行相似度计算：

v 是物品向量，r 是关系，h 是头节点，三者计算相似度（得到了图片中 Rh 后面的绿色方格）。然后用这个权重对该实体中的尾节点 t 加权就得到了第一跳/扩散的结果：

所有跳最后的用户特征为所有跳的总和，需要注意的是，Ripple Network 中没有对用户直接使用向量进行刻画，而是用用户点击过的物品的向量集合作为其特征（代码中也可以只使用最后的 o）：

实际上求和得到的结果可以视为 v 在 u 的一跳相关实体中的一个响应。该过程可以重复在 u 的二跳、三跳相关实体中进行，如此，v 在知识图谱上便以 V 为中心逐层向外扩散。最后再用用户特征计算对物品的相似度得到预测结果：

然后来看一下模型类的代码：这部分的代码分为：数据 input，得到嵌入特征，依次计算每一跳的结果并更新（按照公式依次计算），预测。最后是损失函数（由三部分组成）和训练、测试函数。

 
   
   
 

  
    
    
  
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
  
  
    
    
  
class RippleNet(object): def __init__(self, args, n_entity, n_relation): self._parse_args(args, n_entity, n_relation) self._build_inputs() self._build_embeddings() self._build_model() self._build_loss() self._build_train()
 def _parse_args(self, args, n_entity, n_relation): self.n_entity = n_entity self.n_relation = n_relation self.dim = args.dim self.n_hop = args.n_hop self.kge_weight = args.kge_weight self.l2_weight = args.l2_weight self.lr = args.lr self.n_memory = args.n_memory self.item_update_mode = args.item_update_mode self.using_all_hops = args.using_all_hops
 def _build_inputs(self): #输入有items id，labels和用户每一跳的ripple set记录 self.items = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None], name="items") self.labels = tf.placeholder(dtype=tf.float64, shape=[None], name="labels") self.memories_h = [] self.memories_r = [] self.memories_t = []
 for hop in range(self.n_hop):#每一跳的结果 self.memories_h.append( tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None, self.n_memory], name="memories_h_" + str(hop))) self.memories_r.append( tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None, self.n_memory], name="memories_r_" + str(hop))) self.memories_t.append( tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None, self.n_memory], name="memories_t_" + str(hop)))
 def _build_embeddings(self):#得到嵌入 self.entity_emb_matrix = tf.get_variable(name="entity_emb_matrix", dtype=tf.float64, shape=[self.n_entity, self.dim], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()) #relation连接head和tail所以维度是self.dim*self.dim self.relation_emb_matrix = tf.get_variable(name="relation_emb_matrix", dtype=tf.float64, shape=[self.n_relation, self.dim, self.dim], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())
 def _build_model(self): # transformation matrix for updating item embeddings at the end of each hop # 更新item嵌入的转换矩阵，这个不一定是必要的，可以使用直接替换或者加和策略。 self.transform_matrix = tf.get_variable(name="transform_matrix", shape=[self.dim, self.dim], dtype=tf.float64, initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())
 # [batch size, dim]，得到item的嵌入 self.item_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(self.entity_emb_matrix, self.items)
 self.h_emb_list = [] self.r_emb_list = [] self.t_emb_list = [] for i in range(self.n_hop):#得到每一跳的实体，关系嵌入list # [batch size, n_memory, dim] self.h_emb_list.append(tf.nn.embedding_lookup(self.entity_emb_matrix, self.memories_h[i]))
 # [batch size, n_memory, dim, dim] self.r_emb_list.append(tf.nn.embedding_lookup(self.relation_emb_matrix, self.memories_r[i]))
 # [batch size, n_memory, dim] self.t_emb_list.append(tf.nn.embedding_lookup(self.entity_emb_matrix, self.memories_t[i]))
 #按公式计算每一跳的结果 o_list = self._key_addressing()
 #得到分数 self.scores = tf.squeeze(self.predict(self.item_embeddings, o_list)) self.scores_normalized = tf.sigmoid(self.scores)
 def _key_addressing(self):#得到olist o_list = [] for hop in range(self.n_hop):#依次计算每一跳 # [batch_size, n_memory, dim, 1] h_expanded = tf.expand_dims(self.h_emb_list[hop], axis=3)
 # [batch_size, n_memory, dim]，计算Rh，使用matmul函数 Rh = tf.squeeze(tf.matmul(self.r_emb_list[hop], h_expanded), axis=3)
 # [batch_size, dim, 1] v = tf.expand_dims(self.item_embeddings, axis=2)
 # [batch_size, n_memory]，然后和v内积计算相似度 probs = tf.squeeze(tf.matmul(Rh, v), axis=2)
 # [batch_size, n_memory]，softmax输出分数 probs_normalized = tf.nn.softmax(probs)
 # [batch_size, n_memory, 1] probs_expanded = tf.expand_dims(probs_normalized, axis=2)
 # [batch_size, dim]，然后分配分数给尾节点得到o o = tf.reduce_sum(self.t_emb_list[hop] * probs_expanded, axis=1)
 #更新Embedding表，并且存好o self.item_embeddings = self.update_item_embedding(self.item_embeddings, o) o_list.append(o) return o_list
 def update_item_embedding(self, item_embeddings, o): #计算完hop之后，更新item的Embedding操作，可以有多种策略 if self.item_update_mode == "replace":#直接换 item_embeddings = o elif self.item_update_mode == "plus":#加到一起 item_embeddings = item_embeddings + o elif self.item_update_mode == "replace_transform":#用前面的转换矩阵 item_embeddings = tf.matmul(o, self.transform_matrix) elif self.item_update_mode == "plus_transform":#用矩阵而且再加到一起 item_embeddings = tf.matmul(item_embeddings + o, self.transform_matrix) else: raise Exception("Unknown item updating mode: " + self.item_update_mode) return item_embeddings
 def predict(self, item_embeddings, o_list): y = o_list[-1]#1只用olist的最后一个向量 if self.using_all_hops:#2或者使用所有向量的相加来代表user for i in range(self.n_hop - 1): y += o_list[i]
 # [batch_size]，user和item算内积得到预测值 scores = tf.reduce_sum(item_embeddings * y, axis=1) return scores
 def _build_loss(self):#损失函数有三部分 #1用于推荐的对数损失函数 self.base_loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=self.labels, logits=self.scores))
 #2知识图谱表示的损失函数 self.kge_loss = 0 for hop in range(self.n_hop): h_expanded = tf.expand_dims(self.h_emb_list[hop], axis=2) t_expanded = tf.expand_dims(self.t_emb_list[hop], axis=3) hRt = tf.squeeze(tf.matmul(tf.matmul(h_expanded, self.r_emb_list[hop]), t_expanded)) self.kge_loss += tf.reduce_mean(tf.sigmoid(hRt))#为hRt的表示是否得当 self.kge_loss = -self.kge_weight * self.kge_loss
 #3正则化损失 self.l2_loss = 0 for hop in range(self.n_hop): self.l2_loss += tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(self.h_emb_list[hop] * self.h_emb_list[hop])) self.l2_loss += tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(self.t_emb_list[hop] * self.t_emb_list[hop])) self.l2_loss += tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(self.r_emb_list[hop] * self.r_emb_list[hop])) if self.item_update_mode == "replace nonlinear" or self.item_update_mode == "plus nonlinear": self.l2_loss += tf.nn.l2_loss(self.transform_matrix) self.l2_loss = self.l2_weight * self.l2_loss
 self.loss = self.base_loss + self.kge_loss + self.l2_loss #三者相加
 def _build_train(self):#使用adam优化 self.optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.lr).minimize(self.loss) ''' optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.lr) gradients, variables = zip(*optimizer.compute_gradients(self.loss)) gradients = [None if gradient is None else tf.clip_by_norm(gradient, clip_norm=5) for gradient in gradients] self.optimizer = optimizer.apply_gradients(zip(gradients, variables)) '''
 def train(self, sess, feed_dict):#开始训练 return sess.run([self.optimizer, self.loss], feed_dict)
 def eval(self, sess, feed_dict):#开始测试 labels, scores = sess.run([self.labels, self.scores_normalized], feed_dict) #计算auc和acc auc = roc_auc_score(y_true=labels, y_score=scores) predictions = [1 if i >= 0.5 else 0 for i in scores] acc = np.mean(np.equal(predictions, labels)) return auc, acc
 
   
   
 

完整的逐行中文注释笔记在：https://github.com/nakaizura/Source-Code-Notebook/tree/master/RippleNet

关于多跳的实现

博主在读文章的时候，始终不明白多跳是怎么实现的，下面我们看看代码是怎么写：

 
   
   
 

  
    
    
  
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
  
  
    
    
  
#ripple多跳时，每跳的结果集def get_ripple_set(args, kg, user_history_dict): print('constructing ripple set ...')
 # user -> [(hop_0_heads, hop_0_relations, hop_0_tails), (hop_1_heads, hop_1_relations, hop_1_tails), ...] ripple_set = collections.defaultdict(list)
 for user in user_history_dict:#对于每个用户 for h in range(args.n_hop):#该用户的兴趣在KG多跳hop中 memories_h = [] memories_r = [] memories_t = []
 if h == 0:#如果不传播，上一跳的结果就直接是该用户的历史记录 tails_of_last_hop = user_history_dict[user] else:#去除上一跳的记录 tails_of_last_hop = ripple_set[user][-1][2]
 #去除上一跳的三元组特征 for entity in tails_of_last_hop: for tail_and_relation in kg[entity]: memories_h.append(entity) memories_r.append(tail_and_relation[1]) memories_t.append(tail_and_relation[0])
 # if the current ripple set of the given user is empty, we simply copy the ripple set of the last hop here # this won't happen for h = 0, because only the items that appear in the KG have been selected # this only happens on 154 users in Book-Crossing dataset (since both BX dataset and the KG are sparse) if len(memories_h) == 0: ripple_set[user].append(ripple_set[user][-1]) else: #为每个用户采样固定大小的邻居 replace = len(memories_h) < args.n_memory indices = np.random.choice(len(memories_h), size=args.n_memory, replace=replace) memories_h = [memories_h[i] for i in indices] memories_r = [memories_r[i] for i in indices] memories_t = [memories_t[i] for i in indices] ripple_set[user].append((memories_h, memories_r, memories_t))
 return ripple_set
 
   
   
 

即创造了一个 ripple_set，这个 set 相当于就得到整个多跳应该访问到的节点，在每一跳里面都会为每个用户采样固定大小的邻居，然后存如到 set 中。所以在 model 模型的部分，可以直接遍历多跳计算。

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