Embedding在推荐算法中的应用总结-InfoQ

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 写点什么

Embedding 向量作为推荐算法中必不可少的部分，主要有四个运用方向（前 3 个引用于王喆老师）：

在深度学习网络中作为 Embedding 层，完成从高维稀疏特征向量到低维稠密特征向量的转换（比如 wide&deep，DIN 等模型）；
作为预训练的 Embedding 特征向量，与其他特征向量连接后一同输入深度学习网络进行训练，比如 FNN 模型；
通过计算用户和物品的 Embedding 相似度，Embedding 可以直接作为推荐系统或计算广告系统的召回层或者召回方法之一（比如 Youtube 推荐模型）
通过计算用户和物品的 Embedding，将其作为实时特征输入到推荐或者搜索模型中（比如 Airbnb 的 embedding 应用）。
本文将着重梳理一下 embedding 在 3 和 4 上的应用。

1.Item2vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering

基本上参照 google 的 word2vec 方法，把 item 视为 word，用户的行为序列视为一个集合，item 间的共现为正样本，并按照 item 的频率分布进行负样本采样。缺点就是没有建模用户对不同 item 的喜欢程度高低。

Airbnb： Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

共训练了三个 embedding，包括 Listing Embedding、User Type Embedding 和 Listing Type Embedding，这里 Listing 可理解为一个商品 item。其中 Listing Embedding 对应的是用户的短期兴趣偏好，通过用户在 Session 中的点击序列训练得到。其中用到了一些 trick，比如在有预定的 session 中，在 loss 函数中加入预定 listing；另外可以随机加入几个同目的地的房源作为负样本。最终的目标函数为：

那么怎么解决冷启动问题呢？对于新加入的房源，可以从已有 embedding 的房源中，选择 3 个同种类且距离最近(但是要在半径 10miles 以内)的 3 个房源，并用其 embedding 的平均值来作为新房源的 embedding。

另外为了建模用户的长期兴趣，可以拿用户长期的 booking session 序列，但是 booking session 数据是很稀疏的。解决方案是将 listing 和用户进行分类。就可以产生如下的序列：

然后基于 word2vec 方法去训练得到 user type 和 item type 的 embedding 表示。

Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba

可看作是 deep-walk 算法的改进，deep-walk 对于出现次数很少甚至没有用户交互过的商品是学习不到很好的 embedding 表示的。本文使用基于 side information（比如商品品牌、店铺名、类别）的图嵌入学习方法。

首先介绍的是 base 的 Graph Embedding 方法，过程如下图：

然后是 Graph Embedding with Side information，主要就是加入了 side information 来解决冷启动问题。在加入 Side information 之后，商品表示为一种 aggregated embeddings：

其中 W0 代表 item embedding，W1,Wn 代表每种 Side information 对应的 embedding。

最后介绍的是 Enhanced Graph Embedding with Side information ，不同的 side information 在最终的 aggregated embeddings 中所占的权重应该是不同的，比如一个购买了 iphone 的用户，倾向于查看 mac 或者 ipad，这是因为苹果这个品牌的影响力很大。此时 aggregated embeddings 计算公式为：

Deep Neural Networks for YouTube Recommendations

主要在候选集生成阶段使用了下面的模型。

在上面模型进行 serving 的过程中，没有直接使用整个模型去做 inference，而是直接使用 user embedding 和 item embedding 去做相似度的计算。其中 user embedding 是模型最后一层 mlp 的输出，vedio embedding 则直接使用的是 softmax 的权重。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/55149901

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57313656

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原文链接：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/78144408