深入浅出推荐系统:微软开源工具 Recommenders 解析

引言

在信息爆炸的时代,人们面对海量数据往往无所适从。推荐系统应运而生,它通过分析用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的推荐内容,帮助用户快速找到自己感兴趣的信息。从电商平台的商品推荐,到社交媒体的内容推送,再到音乐软件的歌曲推荐,推荐系统已经渗透到我们生活的方方面面。

微软开源工具 Recommenders 正是为构建、实验和部署各种经典和先进的推荐系统而生。它提供了一系列 Jupyter Notebook 示例和最佳实践,涵盖了推荐系统构建的五个关键任务:

  1. 数据准备:为不同的推荐算法准备和加载数据。
  2. 模型构建:使用各种经典和深度学习推荐算法构建模型,例如交替最小二乘法(ALS)或极深因子分解机(xDeepFM)。
  3. 模型评估:使用离线指标评估算法性能。
  4. 模型选择和优化:调整和优化推荐模型的超参数。
  5. 模型部署:在 Azure 生产环境中部署模型。

Recommenders 提供了多个实用工具,用于支持加载数据集、评估模型输出和划分训练/测试数据等常见任务。它还包含了一些先进算法的实现,供用户自学和定制自己的应用程序。

算法概览

Recommenders 提供了丰富的推荐算法,涵盖了协同过滤、基于内容的过滤等多种类型,具体如下表所示:

算法类型描述示例
交替最小二乘法 (ALS)协同过滤适用于大型数据集的显式或隐式反馈的矩阵分解算法,针对可扩展性和分布式计算能力进行了优化。它在 PySpark 环境中工作。快速入门 / 深入探讨
注意力异步奇异值分解 (A2SVD)协同过滤基于序列的算法,旨在使用注意力机制捕获用户的长期和短期偏好。它在 CPU/GPU 环境中工作。快速入门

注意: 表格中只列举了部分算法,完整列表请参考 README.md

算法比较

为了方便用户比较不同算法的性能,Recommenders 提供了一个 基准测试 Notebook。该 Notebook 使用 MovieLens 数据集,以 75/25 的比例将其划分为训练集和测试集,并使用多个协同过滤算法训练推荐模型。

下表展示了在 Movielens 100k 数据集上运行 15 个 epoch 后,不同算法的评估指标结果:

算法MAPnDCG@kPrecision@kRecall@kRMSEMAER2Explained Variance
ALS0.0047320.0442390.0484620.0177960.9650380.7530010.2556470.251648
BiVAE0.1461260.4750770.4117710.219145N/AN/AN/AN/A

注意: 表格中只列举了部分算法的评估结果,完整列表请参考 README.md

总结

微软开源工具 Recommenders 为研究人员、开发者和爱好者提供了一个强大的平台,可以快速构建、实验和部署各种经典和先进的推荐系统。它提供了丰富的算法、示例和最佳实践,并且易于使用和扩展,是构建高性能推荐系统的理想选择。

参考文献

  • D. Li, J. Lian, L. Zhang, K. Ren, D. Lu, T. Wu, X. Xie, "Recommender Systems: Frontiers and Practices", Springer, Beijing, 2024. 链接.
  • A. Argyriou, M. González-Fierro, and L. Zhang, "Microsoft Recommenders: Best Practices for Production-Ready Recommendation Systems", WWW 2020: International World Wide Web Conference Taipei, 2020. 链接
  • … | … | … |

注意: 以上只列举了部分参考文献,完整列表请参考 README.md

0 0 投票数
Article Rating
订阅评论
提醒
0 评论
最旧
最新 最多投票
内联反馈
查看所有评论
0
希望看到您的想法,请您发表评论x