TensorFlow实战——个性化推荐_基于tensorflow实现智能新闻推荐

原创文章，转载请注明出处： http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78820529

请安装TensorFlow1.0，Python3.5
项目地址：
https://github.com/chengstone/movie_recommender

前言

本项目使用文本卷积神经网络，并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务。
推荐系统在日常的网络应用中无处不在，比如网上购物、网上买书、新闻app、社交网络、音乐网站、电影网站等等等等，有人的地方就有推荐。根据个人的喜好，相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐。比如打开新闻类的app，因为有了个性化的内容，每个人看到的新闻首页都是不一样的。
这当然是很有用的，在信息爆炸的今天，获取信息的途径和方式多种多样，人们花费时间最多的不再是去哪获取信息，而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的，这就是信息超载问题。为了解决这个问题，推荐系统应运而生。
协同过滤是推荐系统应用较广泛的技术，该方法搜集用户的历史记录、个人喜好等信息，计算与其他用户的相似度，利用相似用户的评价来预测目标用户对特定项目的喜好程度。优点是会给用户推荐未浏览过的项目，缺点呢，对于新用户来说，没有任何与商品的交互记录和个人喜好等信息，存在冷启动问题，导致模型无法找到相似的用户或商品。
为了解决冷启动的问题，通常的做法是对于刚注册的用户，要求用户先选择自己感兴趣的话题、群组、商品、性格、喜欢的音乐类型等信息，比如豆瓣FM：

先来看看数据

本项目使用的是MovieLens 1M 数据集，包含6000个用户在近4000部电影上的1亿条评论。
数据集分为三个文件：用户数据users.dat，电影数据movies.dat和评分数据ratings.dat。

用户数据

分别有用户ID、性别、年龄、职业ID和邮编等字段。

数据中的格式：UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code

• Gender is denoted by a “M” for male and “F” for female

• Age is chosen from the following ranges:

  • 1: “Under 18”
  • 18: “18-24”
  • 25: “25-34”
  • 35: “35-44”
  • 45: “45-49”
  • 50: “50-55”
  • 56: “56+”

• Occupation is chosen from the following choices:

  • 0: “other” or not specified
  • 1: “academic/educator”
  • 2: “artist”
  • 3: “clerical/admin”
  • 4: “college/grad student”
  • 5: “customer service”
  • 6: “doctor/health care”
  • 7: “executive/managerial”
  • 8: “farmer”
  • 9: “homemaker”
  • 10: “K-12 student”
  • 11: “lawyer”
  • 12: “programmer”
  • 13: “retired”
  • 14: “sales/marketing”
  • 15: “scientist”
  • 16: “self-employed”
  • 17: “technician/engineer”
  • 18: “tradesman/craftsman”
  • 19: “unemployed”
  • 20: “writer”
    
    其中UserID、Gender、Age和Occupation都是类别字段，其中邮编字段是我们不使用的。

电影数据

分别有电影ID、电影名和电影风格等字段。

数据中的格式：MovieID::Title::Genres

• Titles are identical to titles provided by the IMDB (including
  year of release)

• Genres are pipe-separated and are selected from the following genres:

  • Action
  • Adventure
  • Animation
  • Children’s
  • Comedy
  • Crime
  • Documentary
  • Drama
  • Fantasy
  • Film-Noir
  • Horror
  • Musical
  • Mystery
  • Romance
  • Sci-Fi
  • Thriller
  • War
  • Western
    
    MovieID是类别字段，Title是文本，Genres也是类别字段

评分数据

分别有用户ID、电影ID、评分和时间戳等字段。

数据中的格式：UserID::MovieID::Rating::Timestamp

• UserIDs range between 1 and 6040
• MovieIDs range between 1 and 3952
• Ratings are made on a 5-star scale (whole-star ratings only)
• Timestamp is represented in seconds since the epoch as returned by time(2)
• Each user has at least 20 ratings
  
  评分字段Rating就是我们要学习的targets，时间戳字段我们不使用。

说说数据预处理

• UserID、Occupation和MovieID不用变。
• Gender字段：需要将‘F’和‘M’转换成0和1。
• Age字段：要转成7个连续数字0~6。
• Genres字段：是分类字段，要转成数字。首先将Genres中的类别转成字符串到数字的字典，然后再将每个电影的Genres字段转成数字列表，因为有些电影是多个Genres的组合。
• Title字段：处理方式跟Genres字段一样，首先创建文本到数字的字典，然后将Title中的描述转成数字的列表。另外Title中的年份也需要去掉。
• Genres和Title字段需要将长度统一，这样在神经网络中方便处理。空白部分用‘< PAD >’对应的数字填充。

数据预处理的代码可以在项目中找到：load_data函数

模型设计

通过研究数据集中的字段类型，我们发现有一些是类别字段，通常的处理是将这些字段转成one hot编码，但是像UserID、MovieID这样的字段就会变成非常的稀疏，输入的维度急剧膨胀，这是我们不愿意见到的，毕竟我这小笔记本不像大厂动辄能处理数以亿计维度的输入：）
所以在预处理数据时将这些字段转成了数字，我们用这个数字当做嵌入矩阵的索引，在网络的第一层使用了嵌入层，维度是（N，32）和（N，16）。
电影类型的处理要多一步，有时一个电影有多个电影类型，这样从嵌入矩阵索引出来是一个（n，32）的矩阵，因为有多个类型嘛，我们要将这个矩阵求和，变成（1，32）的向量。
电影名的处理比较特殊，没有使用循环神经网络，而是用了文本卷积网络，下文会进行说明。
从嵌入层索引出特征以后，将各特征传入全连接层，将输出再次传入全连接层，最终分别得到（1，200）的用户特征和电影特征两个特征向量。
我们的目的就是要训练出用户特征和电影特征，在实现推荐功能时使用。得到这两个特征以后，就可以选择任意的方式来拟合评分了。我使用了两种方式，一个是上图中画出的将两个特征做向量乘法，将结果与真实评分做回归，采用MSE优化损失。因为本质上这是一个回归问题，另一种方式是，将两个特征作为输入，再次传入全连接层，输出一个值，将输出值回归到真实评分，采用MSE优化损失。
实际上第二个方式的MSE loss在0.8附近，第一个方式在1附近，5次迭代的结果。

文本卷积网络

网络看起来像下面这样

图片来自Kim Yoon的论文：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

将卷积神经网络用于文本的文章建议你阅读Understanding Convolutional Neural Networks for NLP
网络的第一层是词嵌入层，由每一个单词的嵌入向量组成的嵌入矩阵。下一层使用多个不同尺寸（窗口大小）的卷积核在嵌入矩阵上做卷积，窗口大小指的是每次卷积覆盖几个单词。这里跟对图像做卷积不太一样，图像的卷积通常用2x2、3x3、5x5之类的尺寸，而文本卷积要覆盖整个单词的嵌入向量，所以尺寸是（单词数，向量维度），比如每次滑动3个，4个或者5个单词。第三层网络是max pooling得到一个长向量，最后使用dropout做正则化，最终得到了电影Title的特征。

核心代码讲解

完整代码请见项目

#嵌入矩阵的维度
embed_dim = 32
#用户ID个数
uid_max = max(features.take(0,1)) + 1 # 6040
#性别个数
gender_max = max(features.take(2,1)) + 1 # 1 + 1 = 2
#年龄类别个数
age_max = max(features.take(3,1)) + 1 # 6 + 1 = 7
#职业个数
job_max = max(features.take(4,1)) + 1# 20 + 1 = 21

#电影ID个数
movie_id_max = max(features.take(1,1)) + 1 # 3952
#电影类型个数
movie_categories_max = max(genres2int.values()) + 1 # 18 + 1 = 19
#电影名单词个数
movie_title_max = len(title_set) # 5216

#对电影类型嵌入向量做加和操作的标志，考虑过使用mean做平均，但是没实现mean
combiner = "sum"

#电影名长度
sentences_size = title_count # = 15
#文本卷积滑动窗口，分别滑动2, 3, 4, 5个单词
window_sizes = {
  2, 3, 4, 5}
#文本卷积核数量
filter_num = 8

#电影ID转下标的字典，数据集中电影ID跟下标不一致，比如第5行的数据电影ID不一定是5
movieid2idx = {val[0]:i for i, val in enumerate(movies.values)}
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超参

# Number of Epochs
num_epochs = 5
# Batch Size
batch_size = 256

dropout_keep = 0.5
# Learning Rate
learning_rate = 0.0001
# Show stats for every n number of batches
show_every_n_batches = 20

save_dir = './save'
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输入

定义输入的占位符

def get_inputs():
    uid = tf.placeholder(tf.int32, [None, 1], name="uid")
    user_gender = tf.placeholder(tf.int32, [None, 1], name="user_gender")
    user_age = tf.placeholder(tf.int32, [None, 1], name="user_age")
    user_job = tf.placeholder(tf.int32, [None, 1], name="user_job")

    movie_id = tf.placeholder(tf.int32, [None, 1], name="movie_id")
    movie_categories = tf.placeholder(tf.int32, [None, 18], name="movie_categories")
    movie_titles = tf.placeho
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