session-based embedding

2019-03-13 本文已影响0人 xiiatuuo

前记

表示学习Representation Learning从word2vec火起来，一开始解决的是nlp中的词和词组embedding，然后成为通用的session-based 的embedding方法，目前开始在网络表示学习graph embedding中有了更为深刻的应用。本文主要讨论一下比较简单又比较实用的session-based的embedding在业界使用中的一些改进和优化技巧。涉及内容和论文比较多，还没完全看完，持续更新中...

综述

Embedding从入门到专家必读的十篇论文
 嵌入方法在推荐系统中的应用

原理介绍

word2vec 中的数学原理详解
 Word2vec数学原理全家桶

工业应用方法

side_info
一天造出10亿个淘宝首页，阿里工程师如何实现
Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba
Meta-Prod2Vec: Product Embeddings Using Side-Information for Recommendation
推荐系统超参数调整
Word2vec applied to Recommendation: Hyperparameters Matter
fixed：
-- embedding size 50
-- number of negative samples 5
-- learning rate 0.025
finetune：
-- the number of epochs(10,200,10)
-- the window-size(3/7/12/15)
-- sub sampling parameter(10e-5,10e-1, 10)
-- negative sampling distribution parameter(-1.4,1.4,0.2)
实验也很细节NEP
官方指导
The training speed can be significantly improved by using parallel training on multiple-CPU machine (use the switch '-threads N'). The hyper-parameter choice is crucial for performance (both speed and accuracy), however varies for different applications. The main choices to make are:
-- architecture: skip-gram (slower, better for infrequent words) vs CBOW (fast)
-- the training algorithm: hierarchical softmax (better for infrequent words) vs negative sampling (better for frequent words, better with low dimensional vectors)
-- sub-sampling of frequent words: can improve both accuracy and speed for large data sets (useful values are in range 1e-3 to 1e-5)
-- dimensionality of the word vectors: usually more is better, but not always
-- context (window) size: for skip-gram usually around 10, for CBOW around 5
采样
基于Graph Embedding的bundle mining
图是一种抽象程度高、表达能力强的数据结构，它通过对节点和边的定义来描述实体和实体之间的关联关系。常用的图有社交关系网络、商品网络、知识图谱等等。基于权重Sampling（weighted walk）作为正样本的候选，负样本从用户非购买行为中随机抽样；这种随机采样的方法会大概率的将热门节点采集为负样本，这种方式适用于语言模型，因为在自然语言中，热门的单词均为无用单词（比如he、she、it、is、the）。对于我们的商品网络，刚好相反，热门商品往往是最重要的样本，如果采用negative sampling的方式去构造样本，模型肯定是学不出来。因此，我们基于边的权重去采样（weighted walk），使采样尽量往热门节点方向游走，
odps graph平台实现的，一个分布式的图计算平台，离线graph有2亿条边，3千万节点，10分钟跑完所有的数据，实时部分，我们实现了每分钟最高可更新10w的Graph边的结构，如何在分布式odps graph平台实现这套算法详见另一篇ata，尽请期待。
评价和衡量方法
Item2Vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering

-- 定量：对于音乐的类型，找到特别的10个分类下的音乐家，对其音乐作品打上label，使用tsne进行可视化。有一些交叉地方，使用knn分类发现评估集里面有一些错误的信息
-- 定量：对top q个热门的item，使用投票的knn（k=8）的作者的类型是否与item本身的作者类型一致，发现i2v比svd效果好，而且越长尾越好
-- 定性：评估4nn的结果
主流方法
-- 词聚类可以采用 kmeans 聚类，看聚类簇的分布
-- 词cos 相关性查找cos相近的词
-- Analogy对比a:b 与 c:d的cos距离 (man-king woman-queen )
-- 使用tnse，pca等降维可视化展示

词的分布，推荐用google的tensorboard，可以多视角查看，如果不想搭建服务，直接访问这里。另外可以用python的matplotlib。