一文看懂推荐系统：物品冷启03：聚类召回

提示：最近系统性地学习推荐系统的课程。我们以小红书的场景为例，讲工业界的推荐系统。
我只讲工业界实际有用的技术。说实话，工业界的技术远远领先学术界，在公开渠道看到的书、论文跟工业界的实践有很大的gap，
看书学不到推荐系统的关键技术。
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王树森娓娓道来**《小红书的推荐系统》**
GitHub资料连接：http://wangshusen.github.io/
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聚类召回

这节介绍聚类召回，它是基于笔记的图文内容做推荐，
聚类召回在物品能启动的时候特别有用。

聚类召回的基本思想是这样的，
如果用户喜欢一篇笔记，那么他会喜欢内容相似的笔记。

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假如我收藏了一篇在上海买房的笔记，系统给我推更多上海买房的笔记，我有可能会点开。

刚才说了，我们需要判断两篇笔记的内容相似度，
这个可以用神经网络来做事，先训练一个神经网络。
基于笔记的类目和图文内容，把笔记映射到向量，
向量的相似度就是笔记内容相似度。

我们对笔记向量做聚类，划分为1000个cluster，
记录每个cluster的中心方向，对笔记向量做聚类，
所以这种召回通道叫做聚类召回，

可以用k-means聚类，聚类的时候需要指定一个相似度，比如用余弦相似度。

聚类召回通道有一个索引，当新笔记发布的时候，新笔记就会上索引，
我讲一下索引是怎么样建的。

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当一篇新笔记发布之后，用神经网络把它的图文内容映射到一个特征向量，
然后把这个特征向量去跟1000个cluster中心向量做比较，
找到最相似的向量作为新笔记的cluster。

到这一步，新笔记绑定了一个cluster，把新笔记的ID添加到索引上，
索引是从cluster到笔记ID列表。
一共有1000个cluster，每个cluster后面是笔记ID列表，列表是按照笔记的发布时间倒排的，最新的笔记排在最前面。

概括一下，一篇新笔记发布之后，就要判断它跟1000个cluster中哪个最相似，
然后把笔记ID添加到索引上，

有了索引就可以在线上做召回，
当一个用户刷新小红书发推荐的请求，

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那么系统就要用他的ID找到他的last-n个记录包括点赞、收藏、转发的笔记列表，
把这些笔记作为种子笔记，去找回相似的笔记，
用神经网络把用户的每篇种子笔记映射到一个特征向量，
然后与1000个中心向量做比较，寻找最相似的cluster。
这样做完，系统就知道用户对哪些cluster感兴趣，
然后从每个cluster笔记的列表中取回最新发布的M篇笔记，

这样的话最多取回m ×N篇型笔记
N的意思是保留最新N条用户行为记录，包括点赞、收藏、转发等行为
把这N篇笔记作为种子，笔记M的意思是每篇种子笔记召回M篇新笔记，所以一共召回M乘以N篇。

新笔记聚类召回跟类目召回有相同的缺点，都是只对刚刚发布的新笔记有效。
一篇笔记发布一两个小时之后，就不太可能被召回了。

聚类召回需要调用一个神经网络，把笔记图文内容映射到一个向量。
如果两篇笔记的内容相似，那么两篇笔记的向量就应该有较大的一些相似度。

内容相似度模型

下面我们来搭建这样一个神经网络。

我们以小红书的图文笔记为例，笔记中有几张图和几段文字，
这里只考虑最简单的情况，笔记中只有一张图，
用cnn提取图片的特征得到一个向量，
用bert提取文字的特征得到另一个向量，
把两个向量做congratulation，输入全连接层神经网络输出一个向量。
这个向量是对笔记图文的表征。

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如果两篇笔记内容相似，它们的向量会相似。

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有两篇笔记，各自都有图片和文字，把左边的笔记输入刚才定义的神经网。
我得到笔记的特征向量同样的操作，把右边的笔记映射到另一个特征向量，
这两个神经网络的参数是相同的，
计算两个向量夹角的余弦，
得到一个介于负一到正一之间的数，它叫做余弦相似度
衡量两篇笔记有多相似，

训练内容相似度模型

搭好模型之后需要训练模型，模型中的bert是预训练好的，可以固定bert的参数，也可以做finetune，怎么样都可以。
CNN也是预训练好的。比如用imageNet数据集上预训练好的神经网络可以做finetune更新CNBN的参数，
全联接层是随机初始化的，需要从数据中学习。

刚才介绍了模型结构，下面具体讲解如何训练神经网络
训练的方法跟双塔模型比较类似，每个训练样本都是三元组。

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正样本笔记、种子笔记、负样本笔记，

把三篇笔记输入神经网络，神经网络包含cnn bird以及全连接层，
这三个神经网络的参数是完全相同的。

神经网络输出三个向量记作b加,a,b减
分别对应正样本笔记、种子笔记、负样本笔记、
计算向量B加和a的余弦相似度,这个数值表示种子笔记和正样本的内容相似度,越大越好，
再计算B减和a这两个向量的运行相似度，这个数值表示种子笔记和负样本之间的相似度，数值越小越好。

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做训练的目标是这样的，
让种子笔记跟正样本的相似度尽量大，
让种子笔记跟负样本的相似度尽量小，
也就是让这两个运行相似度的差尽量大，这是triplelet hinge loss。

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在双塔模型的文章里面我讲过最小化triple hinge loss会鼓励种子和正样本的相似度尽量大，
和种子的负样本的相似度尽量小，

下面是triple logistic loss，作用跟triple hinge loss是一样的，
我们可以通过最小化这个损失函数来学习神经网络参数。

刚才说了，每一条训练数据都是一个三元组，包含一个种子样本，一个正样本，一个负样本。

下面讲解正负样本的选取，

先看正样本。正样本就是相似度高的笔记，最直接的方法就是人工标注二元组的相似度，
这样就得到了正样本，但是人工标注的代价太大，不划算，
也可以用算法自动选取正样本，代价比较小。

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设置这样的筛选条件，一个是只用高曝光的笔记作为二元组，
因为高曝光的笔记有充足的用户交互信息，算法选的正样本会比较准。

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另一个条件是两篇笔记有相同的二级类目，比如都是菜谱教程。
做这样一道筛选，可以过滤掉完全不相似的笔记，
最后用item cf的物品相似度选择正样本。

前面讲过item cf，它是靠用户和笔记的交互记录判断笔记的相似度，
有越多的用户同时对两篇笔记感兴趣，就说明两篇笔记越相似，

负样本的选择很容易，直接从全体笔记中选出一篇笔记。

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满足下面两个条件就行，一个条件是次数比较多，这样的话神经网络提取的文本信息比较有效。
另一个条件是笔记质量高，避免图文无关的劣质笔记。

总结一下，这节讲的聚类召回
聚类召回的基本思想是根据用户的点赞、收藏、转发、记录推荐内容相似的笔记，
想做聚类召回，需要线下训练一个多模态神经网络，它可以把图文内容映射到向量，
通过比较向量的cos相似度就知道哪两个向量最相似。

在线上服务的时候，我们根据用户历史上喜欢的笔记召回相似的新笔记。
首先把用户历史上喜欢的笔记输入给神经网络，计算出一个特征向量，
然后把特征向量跟1000个cluster中心向量做比较，找到最相似的中心向量。

选择这个cluster，每个cluster都有一个笔记列表。
按照时间顺序倒打来，选择列表上前几篇笔记，也就是最新的几篇作为召回结果，

这节就讲到这里，下节课介绍look like召回。

总结

提示：如何系统地学习推荐系统，本系列文章可以帮到你

（1）找工作投简历的话，你要将招聘单位的岗位需求和你的研究方向和工作内容对应起来，这样才能契合公司招聘需求，否则它直接把简历给你挂了
（2）你到底是要进公司做推荐系统方向？还是纯cv方向？还是NLP方向？还是语音方向？还是深度学习机器学习技术中台？还是硬件？还是前端开发？后端开发？测试开发？产品？人力？行政？这些你不可能啥都会，你需要找准一个方向，自己有积累，才能去投递，否则面试官跟你聊什么呢？
（3）今日推荐系统学习经验：基本思想是根据用户的点赞、收藏、转发、记录推荐内容相似的笔记

一文看懂推荐系统：物品冷启03：聚类召回

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聚类召回

内容相似度模型

训练内容相似度模型

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