transformer预测过程_Transformer在推荐模型中的应用总结

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了transformer预测过程_Transformer在推荐模型中的应用总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

最近基于transformer的一些NLP模型很火(比如BERT,GPT-2等),因此将transformer模型引入到推荐算法中是近期的一个潮流。transformer比起传统的LSTM、GRU等模型,可以更好地建模用户的行为序列。本文主要整理transformer在推荐模型中的一些应用。
1. Self-Attentive Sequential Recommendation

模型结构:

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方法:

符号定义:

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问题定义:模型输入是用户u的一个历史交互序列:
, 其期望的输出是该交互序列一个时间刻的偏移:

    Embedding层

将输入序列
转化成固定长度的序列
。意思是如果序列长度超过n,则使用最近n个行为。如果不足n,则从左侧做padding直到长度为n。

位置embedding: 因为self-attention并不包含RNN或CNN模块,因此它不能感知到之前item的位置。本文输入embedding中也结合了位置Embedding P信息,并且位置embedding是可学习的:

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    Self-Attention层

Transformer中Attention的定义为:

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本文中,self-attention以embedding层的输出作为输入,通过线性投影将它转为3个矩阵,然后输入attention层:

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为了避免在预测i时刻的item时用到后续时刻的信息,本文将符合(j > i)条件的

之间的连接forbidding掉,这是因为self-attention每个时刻的输出会包含所有时刻的信息。

    Point-wise前馈网络

尽管self-attention能够用自适应权重并且聚焦之前所有的item,但最终它仍是个线性模型。可用一个两层的point-wise前馈网络去增加非线性同时考虑不同隐式维度之间的交互:

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    Self-Attention layer的堆叠

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    预测层

最后采用MF层来预测相关的item i:

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其中
是给定t个item,下一个item i的相关性。N是item embedding矩阵。

为了减少模型尺寸及避免过拟合,共用一个item embedding:

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    显式用户建模

为了提供个性化推荐,当前主要有两种方法:学习显式的用户embedding表示用户偏好(MF,FPMC,Caser);考虑用户之前的行为,通过访问过的item的embedding推测隐式的用户embedding。本文采用第二种方式,同时额外在最后一层插入显式用户embedding
,例如通过加法实现:

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但是通过实验发现增加显式用户embedding并没有提升效果。

    网络训练

定义时间步t的输出为:

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用二元交叉熵损失作为目标函数:

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2. Next Item Recommendation with Self-Attention

模型:

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本文亮点是同时建模用户短期兴趣(由self-attention结构提取)和用户长期兴趣。其短期兴趣建模过程如下:

假定使用用户最近的L条行为记录来计算短期兴趣。可使用X表示整个物品集合的embedding,那么,用户u在t时刻的前L条交互记录所对应的embedding表示如下:

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其中每个item的embedding维度为d,将
作为transformer中一个block的输入:

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这里需要注意和传统transformer的不同点:

    计算softmax前先掩掉
    矩阵的对角线值,因为对角线其实是item与本身的一个内积值,容易给该位置分配过大的权重。
    没有将输入
    乘以
    得到
    ,而是直接将输入
    乘以softmax算出来的score。
    直接将embedding在序列维度求平均,作为用户短期兴趣向量。

另外加入了时间信号:

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self-attention模块只使用用户最近的L个交互商品作为用户短期的兴趣。那么怎么建模用户的长期兴趣呢?可认为用户和物品同属于一个兴趣空间,用户的长期兴趣可表示成空间中的一个向量,而某物品也可表示为成该兴趣空间中的一个向量。那如果一个用户对一个物品的评分比较高,说明这两个兴趣是相近的,那么它们对应的向量在兴趣空间中距离就应该较近。这个距离可用平方距离表示:

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其中U是用户的兴趣向量,V是物品的兴趣向量

综合短期兴趣和长期兴趣,可得到用户对于某个物品的推荐分,推荐分越低,代表用户和物品越相近,用户越可能与该物品进行交互:

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模型采用pair-wise的方法训练,即输入一个正例和一个负例,希望负例的得分至少比正例高γ,否则就发生损失,并在损失函数加入L2正则项:

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3. BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer

亮点:结合使用预训练的BERT模型

模型架构:

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    Embedding Layer

模型的输入是用户历史交互序列,对交互序列中的每一个物品i,其Embedding包含两部分,一部分是物品的Embedding,用vi表示,另一部分是位置信息的Embedding,用pi表示。这里的pi是可学习的。

    Transformer Layer

主要包括Multi-Head Self-Attention层和Position-Wise Feed-Forward Network,其中Multi-Head Self-Attention计算过程如下:

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Position-Wise Feed-Forward Network的作用是将每个位置(也可理解为每个时间刻t)上的输入分别输入到前向神经网络中:

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    Stacking Transformer Layer

使用了类似于resnet的skip连接结构:

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    Output Layer

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    模型训练

因为在BERT4Rec中,输入历史序列[v1,v2,...,vt-1],输出的是包含上下文信息的向量[h1,h2,...,ht-1],这里每个向量ht都包含了整个序列的信息。如果要预测用户t时刻的交互物品vt,如果直接把vt作为输入,那么其余每个物品在Transformer Layer中会看到目标物品vt的信息,造成一定程度的信息泄漏。因此可把对应位置的输入变成[mask]标记。打标记的方式和BERT一样,随机把输入序列的一部分遮盖住,然后让模型来预测这部分对应的商品:

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最终的loss函数为:

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4. Behavior Sequence Transformer

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这里就不详细介绍了,可参考我之前的一篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/72018969
总结

transformer结构可用于对用户短期内的行为序列进行建模(比如最近的n次行为序列),比起传统的RNN、CNN模型,transformer的优势在于它在每个时刻t求得的隐藏向量ht都包含整个序列的信息(这其实就是self-attention结构的优势,可建模出任意一个时刻item和所有时刻item的相关性)。因此可将transformer结构用于用户的短期兴趣embedding建模,然后再将该embedding向量用于召回或者ranking阶段。

参考文献:

    https://arxiv.org/pdf/1808.09781.pdf
    https://arxiv.org/pdf/1808.06414.pdf
    https://arxiv.org/pdf/1904.06690.pdf
    https://arxiv.org/pdf/1905.06874.pdf
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以上是关于transformer预测过程_Transformer在推荐模型中的应用总结的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

出现错误 CGPathAddPath 不可用:使用 addPath(_:transform) 使用 Xcode 8.0 [重复]

TypeError: _transform() 接受 2 个位置参数,但给出了 3 个

sha256_transform

MinMaxScaler inverse_transform 不同大小的数组

使用 pyinstaller 编译 python 脚本后没有名为 'scipy.spatial.transform._rotation_groups 的模块

ModuleNotFoundError: No module named ‘scipy.spatial.transform._rotation_groups‘