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	MAP	nDCG@k	Precision@k	Recall@k	RMSE	MAE	R2	Explained Variance
ALS	0.004732	0.044239	0.048462	0.017796	0.965038	0.753001	0.255647	0.251648
BiVAE	0.146126	0.475077	0.411771	0.219145	N/A	N/A	N/A	N/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
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注意： 以上只列举了部分参考文献，完整列表请参考 README.md。