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前言

• 上一篇讲到过YouTubeDNN论文部分内容，但是没有代码部分。最近网上教学视频里看到一段关于YouTubeDNN召回算法的代码，现在我分享一下给大家参考看一下，并附上一些我对代码的理解。

数据预处理部分

• 首先我们需要对数据集进行预处理，数据集格式如下图所示
  
• 根据YouTubeDNN论文，输入的数据是用户的信息、视频的ID序列、用户搜索的特征和一些地理信息等其他信息。到了基于文章内容的信息流产品中，就变成了用户 ID、年龄、性别、城市、阅读的时间戳再加上视频的ID。我们把这些内容可以组合成YouTubeDNN需要的内容，最后处理成需要的Embedding。

from tqdm import tqdm
import numpy as np
import random
from tensorflow.python.keras.preprocessing.sequence import pad_sequencesdef gen_data_set(data, negsample=0):# 根据timestamp排序数据，并替换data.sort_values("timestamp", inplace=True)#根据item_id进行去重item_ids = data['item_id'].unique()# 构建训练与测试listtrain_set = list()test_set = list()for reviewrID, hist in tqdm(data.groupby('user_id')):# 正样本列表pos_list = hist['item_id'].tolist()rating_list = hist['rating'].tolist()if negsample > 0:# 候选集中去掉用户看过的item项目candidate_set = list(set(item_ids) - set(pos_list))# 随机选择负采样样本neg_list = np.random.choice(candidate_set, size=len(pos_list) * negsample, replace=True)for i in range(1, len(pos_list)):if i != len(pos_list) - 1:# 训练集和测试集划分train_set.append((reviewrID, hist[::-1], pos_list[i], 1, len(hist[:: -1]), rating_list[i]))for negi in range(negsample):train_set.append((reviewrID, hist[::-1], neg_list[i * negsample + negi], 0, len(hist[::-1])))else:test_set.append((reviewrID, hist[::-1], pos_list[i], 1, len(hist[::-1]), rating_list[i]))# 打乱数据集random.shuffle(train_set)random.shuffle(test_set)return train_set, test_setdef gen_model_input(train_set, user_profile, seq_max_len):# 用户idtrain_uid = np.array([line[0] for line in train_set])# 历史交互序列train_seq = [line[1] for line in train_set]# 物品idtrain_iid = np.array([line[2] for line in train_set])# 正负样本标签train_label = np.array([line[3] for line in train_set])# 历史交互序列长度train_hist_len = np.array([line[4] for line in train_set])train_seq_pad = pad_sequences(train_seq, maxlen=seq_max_len, padding='post', truncating='post', value=0 )train_model_input = {"user_id": train_uid, "item_id": train_iid, "hist_item_id": train_seq_pad, "hist_len": train_hist_len}for key in {"gender", "age", "city"}:train_model_input[key] = user_profile.loc[train_model_input['user_id']][key].valuesreturn train_model_input, train_label

• 代码解释：
  • **gen_data_set() **主要作用是接收数据集（data）和一个负采样（negsample）参数，返回一个训练集列表（trainset）和一个测试集列表（testset）。具体流程是先通过timetamp列对数据进行排序，根据item_id进行去重；然后根据user_id分组形成正负样本（正样本为购买过的，负样本为没有购买过的），对于negsample大于0，我们就要进行负采样，也就是随机选择一些没有购买过的商品为负样本，然后将它们保存到训练集中；最后，将正负样本数据以及其他信息（如历史交互序列、用户 ID 和历史交互序列的长度）保存到训练集列表和测试集列表中。
  • gen_model_input() 主要作用就是接收一个训练集列表、用户画像信息和序列最大长度参数，返回训练模型的输入和标签。首先将训练集列表拆分成 5 个列表（train_uid train_seq train_iid train_label train_hist_len）；然后使用pad_sequences() 函数对历史交互序列进行填充处理，将其变成长度相同的序列。最后，将用户画像信息（gender age city）加入到训练模型的关键字中，返回训练模型的输入和标签。
  • pad_sequences()：pad_sequences()这个函数是来自于TensorFlow中数据预处理的一种方法，主要就是数据预填充。在TensorFlow2.8版本之前可以通过from tensorflow.python.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences调用，后期版本则是在keras.utils里，这里建议使用低版本tesorflow2，具体版本信息请参考链接。

模型训练预测部分

• 进入模型训练阶段，我们需要先了解一下，代码里我们所使用的一些包和函数介绍
  • sklearn.preprocessing.LabelEncoder：对数据进行特征编码
  • deepctr.feature_column.SparseFeat, VarLenSparseFeat：用户构建用户和物品特征输入。
  • deepmatch：用于构建和训练推荐模型
  • faiss：高效向量相似性搜索库
  • models.recall.preprocess.gen_data_set, gen_model_input：数据预处理部分（自建）

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from models.recall.preprocess import gen_data_set, gen_model_input
from deepctr.feature_column import SparseFeat, VarLenSparseFeat
from tensorflow.python.keras import backend as K
from tensorflow.python.keras.models import Model
import tensorflow as tf
from deepmatch.models import *
from deepmatch.utils import recall_N
from deepmatch.utils import sampledsoftmaxloss
import numpy as np
from tqdm import tqdm
import faissclass YouTubeModel(object):def __init__(self, embedding_dim=32):self.SEQ_LEN = 50self.embedding_dim = embedding_dimself.user_feature_columns = Noneself.item_feature_columns = Nonedef training_set_construct(self):# 数据加载data = pd.read_csv('../../data/read_history.csv')# 负采样个数negsample = 0# 特征编码features = ["user_id", "item_id", "gender", "age", "city"]features_max_idx={}for feature in features:lbe = LabelEncoder()data[feature] = lbe.fit_transform(data[feature]) + 1features_max_idx[feature] = data[feature].max() + 1# 抽取用户、物品特征(并去重)user_info = data[["user_id", "gender", "age", "city"]].drop_duplicates('user_id')item_info = data[["item_id"]].drop_duplicates('item_id')# 构建输入数据train_set, test_set = gen_data_set(data, negsample)# 转化模型输入train_model_input, train_label = gen_model_input(train_set, user_info, self.SEQ_LEN)test_model_input, test_label = gen_model_input(test_set, user_info, self.SEQ_LEN)# 用户端特征输入self.user_feature_columns = [SparseFeat('user_id', features_max_idx['user_id'], 16),SparseFeat('gender', features_max_idx['gender'], 16),SparseFeat('age', features_max_idx['age'], 16),SparseFeat('city', features_max_idx['city'], 16),VarLenSparseFeat(SparseFeat('hist_item_id', features_max_idx['item_id'],self.embedding_dim, embedding_name='item_id'),self.SEQ_LEN, 'mean', 'hist_len')]# 物品端特征输入self.item_feature_columns = [SparseFeat('item_id', features_max_idx['item_id'], self.embedding_dim)]return train_model_input, train_label, test_model_input, test_label, train_set, test_set, user_info, item_infodef training_model(self, train_model_input, train_label):K.set_learning_phase(True)if tf.__version__ >= '2.0.0':tf.compat.v1.disable_eager_execution()# 定义模型model = YoutubeDNN(self.user_feature_columns, self.item_feature_columns, num_sampled=100,user_dnn_hidden_units=(128, 64, self.embedding_dim))# 使用adam优化，损失函数使用softmax+cross_entropymodel.compile(optimizer="adam", loss=sampledsoftmaxloss)# 训练并保存训练过程中的数据model.fit(train_model_input, train_label, batch_size=512, epochs=20, verbose=1, validation_split=0.0,)return model# 提取用户和物品的embedding layerdef extract_embedding_layer(self, model, test_model_input, item_info):all_item_model_input = {"item_id": item_info['item_id'].values, }# 获取用户、item的embedding_layeruser_embedding_model = Model(inputs=model.user_input, outputs=model.user_embedding)item_embedding_model = Model(inputs=model.item_input, outputs=model.item_embedding)user_embs = user_embedding_model.predict(test_model_input, batch_size=2 ** 12)item_embs = item_embedding_model.predict(all_item_model_input, batch_size=2 ** 12)print(user_embs.shape)print(item_embs.shape)return user_embs, item_embs# 计算召回率和命中率def eval(self, user_embs, item_embs, test_model_input, item_info, test_set):test_true_label = {line[0]: line[2] for line in test_set}index = faiss.IndexFlatIP(self.embedding_dim)index.add(item_embs)D, I = index.search(np.ascontiguousarray(user_embs), 50)s = []hit = 0# 统计预测结果for i, uid in tqdm(enumerate(test_model_input['user_id'])):try:pred = [item_info['item_id'].value[x] for x in I[i]]recall_score = recall_N(test_true_label[uid], pred, N=50)s.append(recall_score)if test_true_label[uid] in pred:hit += 1except:print(i)# 计算召回率和命中率recall = np.mean(s)hit_rate = hit / len(test_model_input['user_id'])return recall, hit_ratedef scheduler(self):# 构建训练集、测试集train_model_input, train_label, test_model_input, test_label, \train_set, test_set, user_info, item_info = self.training_set_construct()self.training_model(train_model_input, train_label)# 获取用户、item的layeruser_embs, item_embs = self.extract_embedding_layer(model, test_model_input, item_info)# 评估模型recall, hit_rate = self.eval(user_embs, item_embs, test_model_input, item_info, test_set)print(recall, hit_rate)if __name__ == '__main__':model = YouTubeModel()model.scheduler()

• 代码解释：
  • training_set_construct：加载数据集，特征编码，数据集预处理，使用deepctr库中的SparseFeat（离散）, VarLenSparseFeat（变长）实现用户物品的特征输入。
  • training_model：YoutubeDNN构建训练模型，compile编译训练模型，fit模型训练。
  • extract_embedding_layer：提取用户和物品的Embedding Layer。
  • eval：评估模型计算召回率和命中率，使用faiss中的faiss.IndexFlatIP（余弦距离搜索并非余弦相似度），统计预测结果，计算召回率为recall_score的平均值；命中率则是集中次数hit与test_model_input的总数。
  • scheduler：串联整个召回代码的函数，负责调用。

总结与问答

1. 代码中提到的离散特征和变长特征该如何选择？

• 答：首先我们要理解一下什么事离散特征，什么是变长特征？
  • 离散特征：是指具有有限取值或离散类别的特征，例如性别、国家、城市等（用户画像信息）。对于离散特征，可以使用embedding来将其映射到低维连续向量空间中。这使得模型能够学习离散特征之间的相关性和交互关系。通常情况下，离散特征需要经过编码（例如one-hot multi-hot）并与其他特征一起输入到模型中。
  • 变长特征：是指具有可变长度的特征，例如用户的历史行为序列或商品的标签列表。对于变长特征，可以使用循环神经网络（RNN）或Transformer等模型来建模。这些模型可以处理可变长度的序列，并捕捉序列中的时序关系和上下文信息。
  • 所以对于多特征输入，通常需要混合使用。