论文阅读之“Real-time Personalization

作者: 妖皇裂天 | 来源:发表于2019-01-24 13:22 被阅读0次

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airbnb 房源预定 embedding 论文学习
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这篇论文主要就是讲了如何对id类特征进行embedding操作，Airbnb结合word2vec模型预训练了2类embedding特征用来抓捕用户的短期兴趣（listing embedding）和长期兴趣（user-type embedding和listing-type embedding）。

Listing Embedding

listing embedding是直接对用户历史行为进行分析，此时特征粒度是最细的。Airbnb将用户的租房点击信息（只有浏览超过30秒才算点击信息）分为多个session（按照用户30分钟没有点击来划分），此时我们可以将一个session看做是一条完整的句子，接下来需要做的就是对session滑动窗口截取训练样本。由于平台上租房id是很多的，所以Airbnb在训练时使用了word2vec的negtive sampling技巧来降低计算量，此时模型的优化目标是 $\mathop{\arg\max}_{\theta} \sum_{(l,c) \in D_p}\log \frac{1}{1+e^{-v_c^{'}v_l}}+\sum_{(l,c) \in D_n}\log \frac{1}{1+e^{v_c^{'}v_l}}$ 其中， $v_l$ 是滑动窗口中心租房id对应embedding向量， $D_p$ 和 $D_n$ 分别是正样本对和负样本对。
上面我们提到session是按照用户30分钟没有点击来划分，此时我们还可以将每个session按照最后一个操作接着分类：1）booked session，最后一个操作是预定；2）exploratory session，最后一个操作还是点击。对于exploratory session，优化目标不变，而对于booked session，则将最后booked的租房id对应的embedding向量作为全局信息，每次滑动窗口时都加上最后的booked id embedding，此时优化目标变成 $\mathop{\arg\max}_{\theta} \sum_{(l,c) \in D_p}\log \frac{1}{1+e^{-v_c^{'}v_l}}+\sum_{(l,c) \in D_n}\log \frac{1}{1+e^{v_c^{'}v_l}}+\log \frac{1}{1+e^{-v_{lb}^{'}v_l}}$ 另外还有一个问题，当我们对租房id表进行负采样时所得到的 $D_n$ 中大部分租房id很可能和滑动窗口中心租房id不是同一个market，这样就会导致sub-optimal。因此我们还需要在和滑动窗口中心租房id所在的market中随机选取一些负样本，此时优化目标就变成 $\mathop{\arg\max}_{\theta} \sum_{(l,c) \in D_p}\log \frac{1}{1+e^{-v_c^{'}v_l}}+\sum_{(l,c) \in D_n}\log \frac{1}{1+e^{v_c^{'}v_l}}+\log \frac{1}{1+e^{-v_{lb}^{'}v_l}}+\sum_{(l,m_n) \in D_{m_n}}\log \frac{1}{1+e^{v_{m_n}^{'}v_l}}$ 对于那些新加入的租房id，Airbnb提出可以利用已经训练好的embedding向量为其赋赋初始值。首先需要房屋主人提供一些相关信息，如位置、价钱、类型等，然后利用这些信息找到3个最相似的房屋id（个人感觉这里可以利用KNN实现），并将其对应embedding向量求平均作为新加入房屋的embedding向量初始值。Listing embedding对应的skip-gram模型如下：

listing embedding对应的skip-gram模型.png

User-type & Listing-type Embedding

前面讲到的listing embedding可以很好的找到相同market中房屋之间的相似性，适合抓住user的短期兴趣。但是对于用户的长期兴趣还需要训练一些其他的特征。比如一个user过去是在洛杉矶租过房，但是现在需要在纽约租房，在这种场景下listing embedding就没法很好的为user进行推荐了。而且有些用户租房次数很少（其对应session可能只有1个）或者有些房屋被租出的次数很少，这些情况下都没法很好的训练embedding向量。换句话说就是id类特征粒度太细了，分给某个embedding向量的样本太少了，这样训练出来的embedding向量必然不是最优解。因此Airbnb提出user-type和listing-type embedding，对极其稀疏的id类特征进行装桶，将粒度变粗，保证每个embedding向量都对应足够的训练样本，此时训练集的每个session就不再是单个用户的交互行为（房屋id），而是（user-type，listing-type）对，并且session中记录的都是booking event，不包括exploratory event。相应的，每次训练时模型中需要更新的参数是user-type embedding和listing-type embedding，这2个embedding向量是处于同一个空间的。此时对于user-type( $u_t$ )的优化目标是 $\mathop{\arg\max}_{\theta} \sum_{(u_t,c) \in D_{book}}\log \frac{1}{1+e^{-v_c^{'}v_{u_t}}}+\sum_{(u_t,c) \in D_{neg}}\log \frac{1}{1+e^{v_c^{'}v_{u_t}}}$ 对于listing-type( $l_t$ )的优化目标是 $\mathop{\arg\max}_{\theta} \sum_{(l_t,c) \in D_{book}}\log \frac{1}{1+e^{-v_c^{'}v_{l_t}}}+\sum_{(l_t,c) \in D_{neg}}\log \frac{1}{1+e^{v_c^{'}v_{l_t}}}$ 其中， $D_{book}$ 是用户的最近book历史， $D_{neg}$ 是随机挑选的（user-type，listing-type）对。不过我还是有个疑惑：这里session是怎么按照时间进行划分的？
2019.2.28补充：最近这篇博文，收获颇多。首先需要指明的是，对于user_type embedding和listing_type embedding的训练使用的数据是book session，而不是listing embedding训练中用到的click session。但是使用book session就会带来数据稀疏问题，airbnb的做法是利用一些规则对user_id和list_id进行聚类，将特征相似的user_id或者list_id设置为相同的user_type或者list_type。此时一个book session中就对应了一类user type的租房历史记录，也就是多个用户的book listing，那么此时session中的租房信息怎么排列呢？博主认为还是按照绝对时间排序。同时我们需要注意的是，同一个user_id的可能对应多个user_type，因为聚类的规则中包含时间规则的，所以一个用户在不同时期对应的user_type也可能不同，这就可能导致同一个用户的历史信息被分到不同的session中。我在上文中还提到了“这2种embedding向量是处于同一个空间的”，之前写这句话时并没有深入的理解，看了下博主的解释感觉有所理解了。博主认为是将user_type和list_type看作是一样的item，也就是把session中的元组(user_type, list_type)进行扁平化，再按照word2vec的方式对滑动窗口中心item对应的embedding向量进行学习，不过博主对这点还不是很确定，而评论中另外一位用户也提出不一样的数据划分方式。我暂时也不太清楚哪种方式更准确，或者说时更优，不过那个评论的用户有一点我很赞同——user_type embedding和list_type embedding处在相同空间是因为两者的优化目标中都使用了相同的网络参数 $v_c^{'}$ 。为什么要说明下这2种embedding向量是处于同一个空间呢？因为按照原始的word2vvec的思想是没法训练user_type embedding的，但是这里将两者放在同一个空间中，也就是将两者视为相同的item，所以就可以训练user_type embedding了。
此时还需要考虑房屋主人的出租反馈（确定出租还是拒绝出租）。该特征可以被用来为user-type embedding和listing-type embedding编码。所以此时对于user-type( $u_t$ )的优化目标积就变成 $\mathop{\arg\max}_{\theta} \sum_{(u_t,c) \in D_{book}}\log \frac{1}{1+e^{-v_c^{'}v_{u_t}}}+\sum_{(u_t,c) \in D_{neg}}\log \frac{1}{1+e^{v_c^{'}v_{u_t}}}+\sum_{(u_t,l_t) \in D_{reject}}\log \frac{1}{1+e^{v_{l_t}^{'}v_{u_t}}}$ 而对于listing-type( $l_t$ )的优化目标就变成 $\mathop{\arg\max}_{\theta} \sum_{(l_t,c) \in D_{book}}\log \frac{1}{1+e^{-v_c^{'}v_{l_t}}}+\sum_{(l_t,c) \in D_{neg}}\log \frac{1}{1+e^{v_c^{'}v_{l_t}}}+\sum_{(l_t,u_t) \in D_{reject}}\log \frac{1}{1+e^{v_{u_t}^{'}v_{l_t}}}$ User-type和listing-type embedding对应的skip-gram模型如下：

user-type和listing-type对应的skip-gram模型.png 其中，a图没有考虑host reject这一情况，而b图考虑了host reject这一情况。
训练细节：

根据30分钟不活动规则对用户点击序列进行划分
将训练集中的booked session过采样了5倍
按照时间滑窗不断更新训练集数据（从头训练比对原模型接着训练效果要好）
embedding size=32，session滑动窗口大小=5（中心房屋前面选5个，后面选5个），epoch=10，利用MapReduce进行训练（300个mappers读取数据，1个reducer训练模型）

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