Month: June 2024

在这个信息爆炸的时代,推荐系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。无论是新闻推送、电商购物还是短视频推荐,都离不开推荐系统的支持。然而,传统的推荐算法往往无法很好地区分用户的长期兴趣和短期兴趣,这严重影响了推荐的准确性。最近,清华大学和快手科技的研究人员提出了一种新的方法,通过对比学习框架实现长短期兴趣的分离,大大提升了推荐效果。让我们一起来看看这项突破性的研究。 长短期兴趣:用户偏好的两个维度 在推荐系统中,准确把握用户兴趣至关重要。但用户的兴趣是复杂多变的,通常可以分为两个方面: 准确区分和建模这两种兴趣,对提高推荐效果至关重要。然而,现有的方法往往将长短期兴趣混杂在一起建模,难以真正分离开来。这不仅影响了推荐的准确性,也使得推荐结果难以解释。 现有方法的局限性 目前主流的推荐算法大致可以分为以下几类: 这些方法的共同问题在于:没有针对长短期兴趣设计独立的建模机制,也没有专门的监督信号来指导长短期兴趣的分离。这就导致了学到的兴趣表示难以真正区分长短期特征。 CLSR:基于对比学习的长短期兴趣分离框架 为了解决上述问题,研究人员提出了一种新的对比学习框架CLSR(Contrastive Learning for Short and Long-term interests in Recommendation)。该框架的核心思想是:通过自监督的方式,利用用户的交互序列构建长短期兴趣的代理表示,并通过对比学习实现长短期兴趣的有效分离。具体来说,CLSR包含以下几个关键组件: 1. 独立的长短期兴趣编码器 CLSR设计了两个独立的编码器,分别用于捕捉长期兴趣和短期兴趣: 这种设计使得长短期兴趣可以被独立地建模,为后续的分离奠定了基础。 2. 基于交互序列的自监督 CLSR的一大创新在于,它利用用户的交互序列自动构建长短期兴趣的代理表示,作为自监督的信号。具体而言: 这些代理表示虽然简单,但能很好地反映长短期兴趣的特征,为后续的对比学习提供了有效的监督信号。 3. 对比学习任务 有了代理表示作为”伪标签”,CLSR设计了成对的对比学习任务: 这种对比学习机制能有效地引导模型学习到更好地分离的长短期兴趣表示。 4. [...]

在推荐系统中，准确预测用户的点击和购买行为对于提升用户体验和增加平台收益至关重要。本文将比较两种序列推荐模型——CLSR（基于对比学习的序列推荐模型）和SLi_Rec（结合长短期偏好的自适应用户建模个性化推荐模型）在点击和购买预测上的表现。 1. 模型简介 1.1 CLSR CLSR是一种基于对比学习的序列推荐模型，通过对比学习方法提升推荐性能。其主要特点包括： 1.2 SLi_Rec SLi_Rec是一种结合长短期偏好的自适应用户建模个性化推荐模型。其主要特点包括： 2. 性能比较 根据ResearchGate上的研究数据，我们可以看到CLSR和SLi_Rec在点击和购买预测上的性能比较。以下为两种模型在不同指标下的表现： 指标 CLSR SLi_Rec 点击预测准确率（Accuracy） 0.85 0.82 点击预测AUC 0.87 0.85 购买预测准确率（Accuracy） 0.78 0.75 购买预测AUC 0.80 0.78 从表中可以看出，CLSR在点击和购买预测的准确率和AUC（曲线下面积）上均优于SLi_Rec，尤其是在点击预测上表现更为突出。 3. 模型分析 [...]

在当今信息爆炸的时代，推荐系统已成为帮助用户从海量信息中快速找到所需内容的重要工具。然而，如何更好地捕捉特征之间的交互关系，一直是推荐系统研究的重点和难点。本文将为您介绍一种新颖的深度学习模型——xDeepFM（极深度因子分解机），它在有效学习特征交互方面取得了显著进展。 1. xDeepFM模型简介 xDeepFM是由Lian等人在2018年提出的一种深度学习模型，旨在同时捕捉低阶和高阶特征交互，以提高推荐系统的精确度。该模型具有以下几个关键特性： 2. xDeepFM的模型结构 xDeepFM的模型结构主要包含以下几个部分： 模型的总体结构可以表示为： 其中，x是输入特征，w_linear、w_FM、w_CIN和w_DNN是各个部分的权重。 3. xDeepFM在Criteo数据集上的实践 为了展示xDeepFM的实际效果，我们将使用Criteo数据集进行实验。Criteo数据集是一个广泛用于CTR（点击率）预测任务的工业基准数据集。 3.1 数据准备 xDeepFM使用FFM（Field-aware Factorization Machine）格式作为数据输入。每行代表一个实例，格式如下： 其中，<label>是二进制值，1表示正例，0表示负例。特征被划分为不同的字段，字段索引和特征索引都从1开始。 3.2 模型配置 我们使用以下配置来初始化xDeepFM模型： 这里我们启用了线性部分、CIN部分和DNN部分，设置了特征数量、字段数量、学习率等超参数。 3.3 模型训练与评估 在训练之前，我们首先检查模型的初始性能： 然后开始训练模型： 训练过程中，我们可以观察到模型性能的逐步提升： 最后，我们在测试集上评估模型的最终性能： 4. 实验结果分析 [...]

在当今的电子商务领域,推荐系统扮演着越来越重要的角色。它能够帮助用户快速发现感兴趣的商品,提升用户体验;同时也能够帮助平台提高销售转化率,增加收入。本文将介绍一种先进的序列推荐模型SASRec,并展示其在亚马逊数据集上的应用实例。 SASRec模型简介 SASRec(Self-Attentive Sequential Recommendation)是一种基于自注意力机制的序列推荐模型。它由Kang等人于2018年提出,能够有效捕捉用户的长期和短期兴趣,在多个数据集上取得了优异的性能。 SASRec模型的核心思想是: 相比传统的RNN或CNN模型,SASRec具有以下优势: 在亚马逊数据集上的应用 接下来,我们将展示如何使用Microsoft Recommenders库在亚马逊电子产品数据集上应用SASRec模型。 环境准备 首先,我们需要安装必要的依赖包: 然后导入所需的库: 数据准备 我们使用亚马逊电子产品数据集。首先下载并解压数据: 然后对数据进行预处理: 将数据集分为训练集和测试集: 模型训练 接下来,我们创建SASRec模型实例并进行训练: 模型评估 训练完成后,我们使用多个指标对模型进行评估: 结果分析 通过上述步骤,我们成功地在亚马逊电子产品数据集上应用了SASRec模型。模型的性能可以通过MAP、NDCG、准确率和召回率等指标来评估。这些指标反映了模型在不同方面的推荐质量。 例如,NDCG@10的值反映了模型在前10个推荐结果中的排序质量。MAP@10则衡量了模型检索相关项目的能力。准确率和召回率分别反映了推荐结果的精确性和完整性。 通过分析这些指标,我们可以对SASRec模型在亚马逊电子产品数据集上的表现有一个全面的了解。如果需要进一步提升模型性能,可以考虑调整模型参数,如嵌入维度、注意力层数等,或者尝试更复杂的模型结构。 结论 SASRec模型作为一种先进的序列推荐算法,在亚马逊电子产品数据集上展现出了良好的性能。它能够有效捕捉用户的长期和短期兴趣,为用户提供个性化的推荐。通过Microsoft Recommenders库,我们可以方便地实现和评估SASRec模型,为推荐系统的研究和应用提供了有力的工具支持。 在实际应用中,还需要考虑模型的效率、可解释性以及商业目标等因素。未来的研究方向可以包括将SASRec与其他模型进行集成,探索更有效的特征表示方法,以及在更大规模的数据集上进行验证。 参考文献 [...]

在这个AI快速发展的时代,ChatGPT等大型语言模型(LLMs)的出现让许多人惊叹不已。这些模型似乎能够理解我们的指令,生成连贯的文本,甚至创作诗歌和故事。但你是否曾想过,这些模型是如何学习和改进的?今天,让我们一起揭开AI写作背后的数学秘密,探讨大型语言模型是如何计算和减少误差的。 模型输出:概率的艺术 想象一下,当你在写一篇文章时,每写下一个词,你的大脑都在预测下一个最合适的词。大型语言模型也是如此工作的。每当模型需要生成下一个词时,它会输出一个概率分布,这个分布包含了词汇表中每个词被选为下一个词的可能性。 例如,假设模型正在生成一个句子:”今天天气真…”。它可能会给出如下的概率分布: 这个概率分布反映了模型对下一个词的”猜测”。 真实标签:理想与现实的对比 在训练过程中,模型需要知道它的”猜测”有多准确。这就需要用到”真实标签”。真实标签是一个叫做”one-hot”编码的向量,它只在实际出现的词的位置标记为1,其他位置都是0。 继续上面的例子,如果实际的下一个词是”晴朗”,那么真实标签就会是: [0, 1, 0, 0, …, 0] 这个向量在词汇表中”晴朗”对应的位置是1,其他位置都是0。 损失函数:衡量差距的尺子 为了量化模型预测与实际情况的差距,我们需要一个衡量标准,这就是损失函数。在语言模型中,最常用的是交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)。 交叉熵损失的数学表达式看起来可能有点复杂: $L = -\sum_i y_i \log(P_i)$ 但别被吓到!让我们用通俗的语言来解释它: 为什么要用对数?这是因为对数能够将乘法转化为加法,使计算更加方便,同时也能够处理非常小的概率值。 在我们的例子中,如果”晴朗”是正确的下一个词,而模型给它的预测概率是30%(0.3),那么损失就是: $L = -\log(0.3) [...]

在人工智能和自然语言处理领域,如何让大型语言模型(LLM)更好地遵循复杂指令并生成高质量长文本,一直是一个重要而富有挑战性的研究方向。近日,来自马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究团队在这一领域取得了重要突破,他们提出了一种名为Suri的新数据集和训练方法,显著提升了LLM在多约束条件下生成长文本的能力。本文将详细介绍这项研究的主要内容、创新点及其潜在影响。 研究背景与动机 现有的指令遵循研究主要集中在简单指令和短回复任务上。然而,在实际应用中,用户往往需要LLM能够遵循包含多个复杂约束的指令,并生成长篇幅、高质量的文本输出,如详细的技术报告或引人入胜的小说。 为了探索这一挑战,研究团队开展了首个针对多约束指令下长文本生成的深入研究。他们创建了Suri数据集,并提出了一种名为I-ORPO的新型对齐方法,以提升LLM在这类任务中的表现。 Suri数据集的构建 Suri数据集是该研究的核心基础。它包含20,000个配对样本,每个样本由以下三部分组成: 研究团队采用了多项措施来确保数据集的质量和多样性: I-ORPO: 创新的对齐方法 研究团队提出了Instructional Odds Ratio Preference Optimization (I-ORPO)方法,这是对ORPO算法的改进和适应。I-ORPO的主要创新点在于: 实验结果与评估 研究团队使用Suri数据集对Mistral-7B-Instruct-v0.2模型进行了微调,得到了Suri-I-ORPO和Suri-SFT两个模型版本。主要评估结果包括: 研究意义与展望 这项研究的重要性主要体现在以下几个方面: 未来研究可以进一步探索: 总之,这项研究为提升LLM在复杂指令下生成高质量长文本的能力开辟了新的道路,有望推动自然语言生成技术在创意写作、技术文档撰写等领域的应用和发展。 参考文献 长文本指令遵循：Suri 数据集与 I-ORPO 算法 近年来，大型语言模型（LLM）在指令遵循方面取得了显著进展，但现有研究主要集中在简单指令和短文本生成任务上。对于包含复杂多约束指令的长文本生成任务，LLM 仍面临挑战。本文将介绍一种名为 Suri 的新数据集，以及一种基于 [...]

推荐系统是现代互联网应用中不可或缺的一部分。无论是电子商务、社交媒体还是内容平台，都在使用各种推荐算法来为用户提供个性化的体验。今天，我们将深入探讨一种简单而有效的推荐算法——简单算法推荐(Simple Algorithm for Recommendation, SAR)，并通过在著名的MovieLens数据集上的实践来展示其应用。 SAR算法简介 SAR是一种基于用户交互历史的快速、可扩展的个性化推荐算法。它的主要特点包括： SAR的核心思想是推荐与用户已有偏好相似的物品。这里的”相似”指的是：如果用户与物品A交互，那么他们也很可能与物品B交互；而”偏好”则指用户在过去与某个物品有过交互。 SAR的优势 SAR的使用注意事项 数据准备 我们使用MovieLens数据集来演示SAR算法的应用。MovieLens是一个包含用户对电影评分的数据集，非常适合用来测试推荐算法。 首先，我们加载所需的库和数据： 接下来，我们将数据集分为训练集和测试集： 这里我们使用了分层抽样的方法，保证每个用户的75%评分进入训练集，25%进入测试集。 模型训练与预测 现在，我们可以开始训练SAR模型了： 在这个过程中，SAR会计算物品之间的共现矩阵，然后基于Jaccard相似度计算物品相似度矩阵。同时，它还会计算用户-物品亲和度矩阵，捕捉用户与物品之间关系的强度。 训练完成后，我们可以为测试集中的用户生成Top-K推荐： 模型评估 为了评估SAR的性能，我们使用了几个常见的排序指标： 同时，我们还计算了一些评分指标： 这些指标能够全面地评估SAR算法在MovieLens数据集上的表现。 结论 通过在MovieLens数据集上的实验，我们展示了SAR算法的实际应用。SAR作为一种简单而有效的推荐算法，在许多场景下都能取得不错的效果。它的快速训练和预测特性使其特别适合需要实时推荐的应用场景。 然而，SAR也有其局限性。例如，它不能利用物品或用户的特征信息，这在某些场景下可能会限制其性能。此外，对于大规模数据集，其内存消耗可能会成为一个挑战。 总的来说，SAR是推荐系统工具箱中的一个有力工具。在实际应用中，我们需要根据具体的业务需求和数据特征，选择适合的算法或者多种算法的组合。 参考文献 这篇文章将介绍如何使用简单算法推荐(SAR)模型对MovieLens数据集进行协同过滤推荐。SAR是一种基于用户交互历史的快速可扩展的个性化推荐算法,具有易于解释和处理冷启动问题的优势。让我们一步步来看SAR模型的实现过程。 1. [...]

在当今数据驱动的世界中，推荐系统已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。无论是在线购物、音乐流媒体还是视频平台，这些系统都在幕后默默工作，为我们筛选出最感兴趣的内容。今天，我们要深入探讨一种强大而新颖的推荐算法——黎曼低秩矩阵补全（Riemannian Low-rank Matrix Completion，简称RLRMC），以及它在电影推荐领域的应用。 RLRMC算法简介 RLRMC是一种基于矩阵分解的矩阵补全算法，它利用黎曼共轭梯度算法来解决优化问题。这个算法的理论基础来自于Jawanpuria和Mishra（2018）以及Mishra等人（2013）的研究工作。 在RLRMC中，用户-电影评分矩阵被建模为一个低秩矩阵。假设我们有d部电影和T个用户，评分矩阵M的大小为d×T。RLRMC算法假设M是部分已知的，其中M(i,j)表示第j个用户对第i部电影的评分。 RLRMC的核心思想是将矩阵M分解为两个较小的矩阵的乘积：M = LR^T，其中L是一个d×r的矩阵，R是一个T×r的矩阵。这里的r是一个需要预先设定的超参数，称为”秩”，通常远小于d和T。 RLRMC的优势 实践：使用RLRMC进行电影推荐 让我们通过一个实际的例子来看看如何使用RLRMC算法进行电影推荐。我们将使用著名的MovieLens数据集来演示整个过程。 数据准备 首先，我们需要下载并加载MovieLens数据集： 这里我们使用了MovieLens 10M数据集，它包含了约10万用户对10681部电影的1000万条评分数据。 数据分割 接下来，我们需要将数据集分割为训练集和测试集： 我们使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。 模型训练 现在，我们可以初始化并训练RLRMC模型： 在这个例子中，我们设置了以下参数： 预测和评估 训练完成后，我们可以使用模型对测试集进行预测： 最后，我们可以评估模型的性能： 在这个例子中，我们使用了均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）作为评估指标。 RLRMC的未来展望 尽管RLRMC在推荐系统领域展现出了巨大的潜力，但仍有一些值得探索的方向： 结语 [...]

在这个快节奏的数字时代,个性化推荐系统已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。无论是在线购物、音乐流媒体还是视频平台,推荐算法都在幕后默默工作,为我们筛选出最感兴趣的内容。今天,让我们深入探讨一种强大而独特的推荐算法 – 受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM),以及它在电影推荐领域的应用。 RBM简介 受限玻尔兹曼机是一种生成式神经网络模型,通常用于无监督学习。它的主要任务是学习可见单元v和隐藏单元h的联合概率分布P(v,h)。在这个模型中,隐藏单元代表潜在变量,而可见单元则与输入数据相对应。一旦学习到联合分布,模型就可以通过从中采样来生成新的样本。 RBM在推荐系统中的应用基于协同过滤的思想。与传统的矩阵分解方法不同,RBM学习的是用户-物品亲和矩阵背后的概率分布,而不仅仅是重现矩阵的一个实例。这种方法有几个显著的优势: 数据准备 在这个例子中,我们使用著名的MovieLens数据集来演示RBM在电影推荐中的应用。具体来说,我们选择了包含943个用户对1682部电影的10万条评分数据的MovieLens-100k数据集。 首先,我们需要加载数据并进行预处理: 数据集包含四列:用户ID、电影ID、评分(1-5分)和时间戳。 数据分割 在训练推荐模型时,数据分割是一个关键步骤。与传统的监督学习不同,我们需要保持训练集和测试集的矩阵大小相同,但包含不同的评分数据。这是因为我们需要为每个用户预测所有可能的电影评分。 这里,X是完整的用户-电影评分矩阵,Xtr和Xtst分别是训练集和测试集矩阵。值得注意的是,这两个矩阵具有相同的维度(943×1682),但包含不同的评分数据。 RBM模型训练 现在,让我们开始训练RBM模型。我们使用TensorFlow实现的RBM类,该类封装了模型的初始化、训练和预测过程。 在这个例子中,我们设置了600个隐藏单元,训练30个epoch,每个minibatch包含60个样本。keep_prob=0.9表示我们使用了dropout技术来防止过拟合。 模型评估与推荐生成 训练完成后,我们可以使用模型为用户生成电影推荐。RBM模型会从学习到的概率分布中采样,为每个用户-电影对生成评分预测。然后,我们可以根据这些预测评分为每个用户选择top-k个推荐电影。 recommendations是一个DataFrame,包含了每个用户的top-k推荐电影及其预测评分。 RBM的优势与局限性 RBM在推荐系统中展现出了独特的优势: 然而,RBM也存在一些局限性: 结论 受限玻尔兹曼机为电影推荐系统提供了一种强大而灵活的方法。通过学习用户-电影评分的潜在概率分布,RBM能够生成个性化的推荐,并在处理稀疏数据和捕捉复杂关系方面表现出色。尽管存在一些局限性,但随着深度学习技术的不断发展,RBM及其变体在推荐系统领域仍有广阔的应用前景。 未来的研究方向可能包括将RBM与其他深度学习模型结合,改进训练算法以提高效率,以及探索如何更好地解释RBM的推荐结果。随着这些进展,我们可以期待看到更加智能和个性化的电影推荐系统。 基于受限玻尔兹曼机的协同过滤算法 近年来,协同过滤技术在推荐系统中得到了广泛应用。但是现有的大多数协同过滤方法难以处理非常大规模的数据集。本文介绍了一种基于受限玻尔兹曼机(RBM)的新型协同过滤算法,可以有效地处理包含上亿用户评分数据的大规模数据集。 [...]

受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是一种生成神经网络模型，通常用于无监督学习。RBM的主要任务是学习联合概率分布$P(v,h)$，其中$v$是可见单元，$h$是隐藏单元。隐藏单元表示潜在变量，而可见单元则是输入数据。一旦联合分布被学习到，就可以通过从中采样生成新样本。 在本文中，我们将演示如何使用RBM进行用户/项目推荐。特别地，我们将使用MovieLens数据集，该数据集包含用户对电影的评分（评分范围为1到5）。 本文提供了一个快速入门示例，展示了使用和评估该算法的基本步骤。关于RBM模型的详细讨论以及推荐任务的深入分析，请参阅RBM深入分析部分。本文的RBM实现基于Ruslan Salakhutdinov、Andriy Mnih和Geoffrey Hinton的文章《用于协同过滤的受限玻尔兹曼机》，但这里使用了多项式单元，而非论文中使用的独热编码。 RBM的优势 RBM通过协同过滤的方法为用户/电影对生成评分。虽然矩阵分解方法学习如何再现用户/项目亲和矩阵的实例，但RBM学习的是基础概率分布。这有几个优势： 0 全局设置和导入 首先，我们需要导入相关的库和设置全局参数。 1 加载数据 在这里，我们选择MovieLens数据集的大小。在本例中，我们使用100k评分数据集，由943名用户对1682部电影进行评分。数据导入到一个pandas数据框中，包括用户ID、项目ID、评分和时间戳。 1.2 使用分层分割器分割数据 接下来，我们生成用户/项目亲和矩阵，然后将数据分为训练集和测试集。需要注意的是，训练集和测试集的矩阵维度相同，但包含的评分数量不同。 分割器返回： 2 训练RBM模型 2.1 初始化和训练模型 我们现在开始初始化并训练RBM模型。首先，我们定义RBM的参数，包括隐藏单元的数量、学习率和训练迭代次数等。 接下来，我们使用训练集（Xtr）来训练模型。 2.2 生成推荐 训练完成后，我们可以使用RBM模型为用户生成电影推荐。我们通过从模型中采样来生成推荐。 3 [...]