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14 | 融会贯通：Sparrow RecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？

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14 | 融会贯通：Sparrow RecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？

2020-11-04 王喆 来自北京
《深度学习推荐系统实战》
课程介绍

讲述：王喆

时长15:15大小13.93M

你好，我是王喆。
课程进行到这里，推荐系统架构的大部分知识点，包括特征工程、Embedding 模型，到推荐服务的搭建，线上推荐过程的实现，我们都已经学习并且实践过了。如果你坚持跟着我一起学下来的话，可以说已经是“武功小成”了。
为了帮你巩固所学，今天，我就带你从头到尾地实现一个完整的推荐功能，相似电影推荐，来帮助你打通推荐系统的“任督二脉”。

“清点技能库”，看看我们已有的知识储备有哪些

在开始实现相似电影推荐功能之前，我想先带着你一起清点一下自己的技能库。我喜欢把推荐的过程比喻成做菜的过程，接下来，我就按照做菜的四个关键步骤，带你回顾一下前面学过的重点知识。
第一步，准备食材。 准备食材的过程就是我们准备推荐所需特征的过程。在特征工程篇中，我们不仅学会了怎么挑选“食材”，怎么处理“食材”，而且还实践了“备菜”的高级技能 Embedding 技术。具体来说就是，我们能够利用物品序列数据，通过 Item2vec 方法训练出 Embedding，也能够使用 Deep Walk 和 Node2vec 把图结构数据生成 Graph Embedding。
总的来说，因为 Embedding 技术的本质就是利用了物品之间的相关性，所以 Embedding 是做好“相似推荐”这盘菜的关键。
第二步，食材下锅。 备好了菜，在正式开炒之前，我们肯定要把食材下锅。在推荐系统中“食材下锅”的过程有两个：一是把线上推荐所用的特征存储到数据库中，在之前的课程中我们已经实践过使用 Redis 作为特征数据库的方法，另一个是把模型部署到模型服务模块，我们也已讲过了预训练 Embedding，Embedding 加轻量级线上模型，TensorFlow Serving 等多种模型服务方式，这节课我们将采用预训练 Embedding 的方式进行模型服务。
第三步，做菜技术。 “做菜的技术”说的是推荐服务器线上推荐的整个流程是否合理。那回到推荐系统中就是指，召回层要快速准确，模型排序部分要精确。这些具体的实现都影响着最终的推荐效果。
对于召回层来说，我们已经学过单策略召回、多路召回和基于 Embedding 的召回。对于排序来说，我们会主要利用 Embedding 相似度来排序，后续我们还会学习基于多种推荐模型的排序。
最后是菜品上桌的过程 ，也就是把推荐的结果呈现给用户的过程。这节课，我会带你一起实现这个过程。提前“剧透”一下，在 Sparrow Recsys 中，我们会先利用 JavaScript 异步请求推荐服务 API 获取推荐结果，再利用 JavaScript+HTML 把结果展现给用户”。因为，这一部分内容不是推荐系统的重点，所以我们这里只要做到界面清爽、逻辑清晰就可以了。
相信到这里，各位“大厨”已经准备好了所要用到的技能，下面就让我们一起来实现 Sparrow RecSys 中的相似电影推荐功能吧！

如何实现相似电影推荐功能？

在正式开始相似电影推荐功能之前，我们先来看看我总结的 Sparrow Recsys 相似电影推荐功能的详细技术架构图。细心的你可能已经发现了，这个架构图就是 Sparrow Recsys 架构的精简版。因为我们还没有学习深度学习推荐模型和模型评估的相关知识，所以把重点聚焦在已经学过的知识上就可以了。
图1 Sparrow Recsys 相似电影推荐功能的技术架构图
接下来，我就结合这个技术架构图，带你一步步地实现其中的每一个模块。并且，我还会给你讲解一些项目中没有实现的其他业界主流方法，如果你还学有余力，希望你能抓住这个机会，来扩展一下自己的知识面。

1. 数据和模型部分

数据和模型部分的实现，其实和我们第 8 讲讲的 Embedding 的实战思路是一样的，我们可以选用 Item2vec、Deep Walk 等不同的 Embedding 方法，来生成物品 Embedding 向量。考虑到大数据条件下，数据处理与训练的一致性，在 Sparrow Recsys 中，我们会采用 Spark 进行数据处理，同时选择 Spark MLlib 进行 Embedding 的训练。这部分内容的代码，你可以参考项目中的_com.wzhe.sparrowrecsys.offline.spark.embedding.__Embedding_对象，它定义了所有项目中用到的 Embedding 方法。
对于一些比较复杂的 Embedding 方案，比如特征种类很多，网络结构也更多样化的 Embedding 模型，业界也多采用 Spark 进行原始数据处理，生成训练样本后交由 TensorFlow、PyTorch 训练的方案。
但是不论训练平台是怎样的，Embedding 方法的产出都是一致的，就是物品 ID 对应的 Embedding 向量。那为了方便线上服务使用，我们还需要在生成 Embedding 后，把它们存入某个高可用的数据库。Sparrow Recsys 选择了最主流的内存数据库 Redis 作为实现方案，这一部分的具体实现，你可以参照com.wzhe.sparrowrecsys.offline.spark.embedding.Embedding对象中 trainItem2vec 函数的 Redis 存储操作。当然，业界也会使用 Cassandra+ 缓存，RocksDB 等不同的存储方案来实现 Embedding 向量的高效读取，但我们现阶段只要学会 Redis 存储和读取操作就够用了。
到这里，Redis 成为了连接线下和线上的关键节点，那我们的线上服务部分又是怎么利用 Redis 中的 Embedding 数据进行相似电影推荐的呢？

2. 线上服务部分

线上服务部分是直接接收并处理用户推荐请求的部分，从架构图的最左边到最右边，我们可以看到三个主要步骤：候选物品库的建立、召回层的实现、排序层的实现。我们逐个来讲一讲。
首先是候选物品库的建立。Sparrow Recsys 中候选物品库的建立采用了非常简单的方式，就是直接把 MovieLens 数据集中的物品数据载入到内存中。但对于业界比较复杂的推荐业务来说，候选集的选取往往是有很多条件的， 比如物品可不可用，有没有过期，有没有其他过滤条件等等，所以，工业级推荐系统往往会通过比较复杂的 SQL 查询，或者 API 查询来获取候选集。
第二步是召回层的实现。我们在第 11 讲曾经详细学习了召回层的技术，这里终于可以学以致用了。因为物品的 Embedding 向量已经在离线生成，所以我们可以自然而然的使用 Embedding 召回的方法来完成召回层的实现。同时，Sparrow Recsys 也实现了基于物品 metadata（元信息）的多路召回方法，具体的实现你可以参照com.wzhe.sparrowrecsys.online.recprocess.SimilarMovieProcess类中的 multipleRetrievalCandidates 函数和 retrievalCandidatesByEmbedding 函数。
第三步是排序层的实现。根据 Embedding 相似度来进行“相似物品推荐”，是深度学习推荐系统最主流的解决方案，所以在 Sparrow Recsys 中，我们当然也是先根据召回层过滤出候选集，再从 Redis 中取出相应的 Embedding 向量，然后计算目标物品和候选物品之间的相似度，最后进行排序就可以了。
这里“相似度”的定义是多样的，可以是余弦相似度，也可以是内积相似度，还可以根据你训练 Embedding 时定义的不同相似度指标来确定。因为在 Word2vec 中，相似度的定义是内积相似度，所以, 这里我们也采用内积作为相似度的计算方法。同样，具体的实现，你可以参照 com.wzhe.sparrowrecsys.online.recprocess.SimilarMovieProcess 类中的 ranker 函数。
经历了这三个主要的线上服务步骤，Sparrow Recsys 就可以向用户返回推荐列表了。所以接下来，我们要解决的问题就是，怎么把这些结果通过前端页面展示给用户。

3. 前端部分

Sparrow Recsys 的前端部分采用了最简单的 HTML+AJAX 请求的方式。AJAX 的全称是 Asynchronous JavaScript and XML，异步 JavaScript 和 XML 请求。它指的是不刷新整体页面，用 JavaScript 异步请求服务器端，更新页面中部分元素的技术。当前流行的 JavaScript 前端框架 React、Vue 等等也大多是基于 AJAX 来进行数据交互的。
但前端毕竟不是我们课程的重点，你知道我在上面提到的基本原理就可以了。如果你已经在本地的 6010 端口运行起了 Sparrow Recsys，那直接点击这个链接：http://localhost:6010/movie.html?movieId=589 ， 就可以看到电影《终结者 2》的详情页面和相似电影推荐结果了（如图 2）。
图2 终结者2的相似电影推荐结果

相似电影推荐的结果和初步分析

到这里，我相信你已经串联起来了 Sparrow Recsys 相似电影推荐的所有实现，看到了推荐结果。那么问题来了，推荐结果的好坏到底是如何判断的呢？关于这个问题，我们也会在后面的“模型评估篇”中进行系统性的学习。不过，这里我也想先跟你聊聊这个话题，让你对它有一个大体认识，这对你建立后续的模型评估体系是非常有帮助的。
首先提醒你的是，Sparrow Recsys 开源项目中自带的 MovieLens 数据集是经过我采样后的缩小集，所以基于这个数据集训练出的模型的准确性和稳定性是比较低的。如果你有兴趣的话可以去MovieLens 官网选择 MovieLens 20M Dataset 下载并重新训练，相信会得到更准确的推荐结果。
其次，针对相似物品推荐这个推荐场景，我们其实很难找到一个统一的衡量标准。比如，你能说出《功夫熊猫》这部电影是跟《玩具总动员》更相近，还是跟《飞屋环游记》更相近吗？好在，工程师们还是总结出了一些有效的评估方法。这里，我挑出了三个最常用的来给你讲讲。
方法一：人肉测试（SpotCheck）。 在一种 Embedding 结果新鲜出炉的时候，你作为创造它们的工程师，应该第一时间做一个抽样测试，看一看基于 Embedding 的相似推荐结果是不是符合你自己的常识。比如说，我在 Embedding 训练完之后，随便在 Sparrow Recsys 中翻了翻，看到了两个页面，一个是儿童电影《Free Willy》（《人鱼童话》）的相似电影推荐页面（图 3 左），另一个是著名动画电影《Toy Story》（《玩具总动员》）的相似电影推荐页面（图 3 右）。
图3 随机测试
直观上来看，《Free Willy》的推荐结果就非常不错，因为你可以看到相似电影中都是适合儿童看的，甚至这些电影都和动物相关。但是《玩具总动员》就不一样了，它的相似电影里不仅有动画片，还有《真实的谎言》（《True Lies》）、《阿甘正传》这类明显偏成人的电影。这明显不是一个非常好的推荐结果。
为什么会出现这样的结果呢？我们来做一个推测。事实上，《玩具总动员》本身是一部非常流行的电影，跟它近似的也都是类似《真实的谎言》、《阿甘正传》这类很热门的电影。这就说明了一个问题，热门电影其实很容易跟其他大部分电影产生相似性，因为它们会出现在大多数用户的评分序列中。
针对这个问题，其实仅利用基于用户行为序列的 Embedding 方法是很难解决的。这需要我们引入更多内容型特征进行有针对性的改进，比如电影类型、海报风格，或者在训练中有意减少热门电影的样本权重，增大冷门电影的样本权重等等。总的来说，遇到推荐结果不合理的情况，我们需要做更多的调查研究，发掘这些结果出现的真实原因，才能找到改进方向。
方法二：指定 Ground truth（可以理解为标准答案）。 虽然我们说，相似影片的 Ground truth 因人而异。但如果只是为了进行初步评估，我们也可以指定一些比较权威的验证集。比如，对于相似影片来说，我们可以利用 IMDB 的 more like this 的结果去做验证我们的相似电影结果。当然要补充说明的是，要注意有些 Ground truth 数据集的可用范围，不能随意在商业用途中使用未经许可的数据集。
方法三：利用商业指标进行评估。 既然相似影片比较难以直接衡量，那我们不如换一个角度，来思考一下做相似影片这个功能的目的是什么。对于一个商业网站来说，无非是提高点击率，播放量等等。因此，我们完全可以跃过评估相似度这样一个过程，直接去评估它的终极商业指标。
举个例子，我们可以通过上线一个新的相似电影模型，让相似电影这个功能模块的点击率提高，假设提高了 5%，那这就是一个成功的模型改进。至于相似电影到底有没有那么“相似”，我们反而不用那么纠结了。

小结

这节课，我们使用 Embedding 方法准备好了食材，使用 Redis 把食材下锅，做菜的步骤稍微复杂一点，分为建立候选集、实现召回层、实现排序层这 3 个步骤。最后我们用 HTML+Ajax 的方式把相似电影推荐这盘菜呈现出来。
既然有做菜的过程，当然也有品菜的阶段。针对相似物品推荐这一常见的功能，我们可以使用人肉测试、Ground truth 和商业指标评估这三种方法对得到的结果进行评估。也希望你能够在实际的业务场景中活学活用，用评估结果指导模型的下一步改进。
我希望，通过这节课的总结和实战，能让你融会贯通的厘清我们学过的知识。所以我把你需要掌握的重要知识点，总结在了一张图里，你可以利用它复习巩固。
好了，那到这里，我们线上服务篇的内容就全部结束了。通过这一篇的学习，我相信你已经清楚了推荐系统的全部技术架构，以及深度学习核心技术 Embedding 的运用方法。
但盛宴还未开始，下一篇我们将进入深度推荐模型的学习和实践。我曾经说过，深度推荐模型是深度学习推荐系统这个王冠上的明珠，正是它对推荐模型的革命，让深度学习的浪潮席卷推荐系统领域。希望你再接再厉，让我们一起把这颗明珠摘下吧！

课后思考

刚才我说到，《玩具总动员》的相似电影推荐结果并不好，我认为可能是因为热门电影的头部效应造成的。你认同这一观点吗？你觉得还有其他可能的原因吗？如果让你去做一些 Embedding 方法上的改进，你还有什么好的想法吗？
欢迎把你的成果和优化想法分享到留言区，也欢迎你能把这节课转发出去，让更多人从我们的实践中受益，我们下节课见！
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精选留言(16)

  • 金鹏
    2020-11-05
    在小视频行业，基于CTR或播放量的商业逻辑进行推荐策略的调整，在实际过程中往往会变成大量推荐低俗、擦边内容，短期各个指标会上涨，但从长远来看，其实是损害了整个商业收益。所以在短视频一般会以播放时长ts做为商业指标。

    作者回复: 非常好的insight。CTR对一些标题党、低俗预览图之类的确实有偏好。也可以在正样本的定义上下功夫，把真正播放超过一定时长的作为正样本，算是可以在CTR模型的框架上继续做改进。

    共 3 条评论
    31
  • InfoQ_ea311a6b3a82
    2020-11-04
    计算相似度的时候考虑电影的内容信息，如利用描述等生成内容Embedding，和之前训练得到的Embedding连接起来，再进行相似度的计算。

    作者回复: 非常好的解决方案。

    19
  • 那时刻
    2020-11-04
    我觉得除了热门电影头部推荐之外，还有用户对电影的评论，以及用户观影行为，比如很多人看电影是把热门电影轮流看一遍。

    作者回复: 是这样，这导致热门电影的个性化程度不高。所以一般使用tfidf等方法给训练样本一个权重之类的方法来降低热门电影的影响。

    16
  • 浣熊当家
    2020-11-07
    对于最后的问题的改进，之前老师讲Node2Vec的时候，提到了BFS倾向于结构性， DFS倾向于同质性，所以为了减轻热门电影的扎堆推荐，可以调整随意游走的概率，让他更倾向于同质性(DFS)吗？因为热门影片可能处于节点的中心位置这样的结构性， 然后同一种的影片（比如动画片，惊悚片，。。）属于同质性。 不知道我又没有理解对

    作者回复: 非常好的思路。像node2vec一样，更改热门影片的随机游走权重是一个可行的解决方法。如果有实践结果的话也欢迎进一步跟大家分享！

    共 4 条评论
    15
  • 浣熊当家
    2020-11-07
    对于玩具总动员那个例子，老师提到推荐结果类别不够精准， 不过我的想法是，对于一个物品的分类，有很多种方面，虽然我们的模型在电影类别方面不够精准， 但是他却反映了另一个方面，就是热门（或者经典）。这也是个很好的共性，比如有些人的兴趣就是看热门影片。 只要在最后在排序的时候，过滤掉用户已经看过，和推荐过n次依然没有看的（说明不感兴趣），这样的推荐应该很make sense。 就想2老师最后说的，评价系统好不好的终极标准是观看时间和点击率，而且我的直觉感觉推荐热门电影的点击率就会比其他的高。 所以我有个最后的问题，我们主管的测评评价电影的相似度的时候，往往由于思维局限，会忽略某些事物本质的关联，对模型尽量少的人工干预，会不会更科学
    展开

    作者回复: 你说的非常好，这也是我说的有时候要交给AB测试去决定是不是一个好的模型，而不要交给人的直觉。毕竟我们的spot check只是解决一些非常明显的错误，不能够保证效果一定好。

    共 2 条评论
    14
  • Alan
    2021-03-08
    答：热门电影的头部效应造成的，有一定影响因素！但我们要分析为何它们这些电影会成为热门呢？热门特性，可以大概的猜测几点：经典、新颖、价值高、文化核心、受众用户群、时间效应等等。所以就像老师召回层的多路召回策略又会衍生出几个问题：1、如何调整热门推荐与个性化推荐权重。2、随着时间效应消失，热门度对个体对用户群又是怎么影响的，又如何实现精准的推荐呢？3、推荐系统针对个人与用户群场景如何切换？ 大致上可以 Embedding 方法上的改进建议：1、Attention机制的Embedding算法 2、类别标签TF-CR权重计算等 。 最后，具体问题具体分析，请结合业务改进推荐系统，又如其他同学提及的短视频推荐：停留时间、点击率、点赞数、点击转化率等作为热门评估指标。
    展开

    作者回复: 非常赞同你的分析和改进思路，推荐其他同学参考。

    10
  • Wiiki
    2020-11-05
    王老师，请教一下关于Embedding的问题。如果我有这样的一个需求，需要融合时序，位置空间，还有内容等信息到一个Embedding，通常针对这种情况都是怎么生成Embedding的？是不是说Embedding的出现，代表着传统手动，凭经验生成特征的方式已经没有应用场景了？谢谢~

    作者回复: 感觉位置空间这种类似context特征的不太好整合，Embedding可以整合物品侧或者用户侧的全部特征。具体的整合方法还是推荐参考阿里的EGES。算是一个比较经典的案例了。

    7
  • JustDoDT
    2020-11-04
    在推荐最终展示前在加一层简单的规则过滤，例如利用电影类别把非儿童的电影剔除掉。

    作者回复: 其实是很好的重排层的策略性方法，没问题。

    6
  • คิดถึง 
    2021-08-26
    老师好，如果我想更换MovieLens 20M Dataset数据集的话，重新训练的具体步骤大概是什么？

    作者回复: 直接替换项目中的相应数据集就可以了

    2
  • MutouMan
    2021-05-08
    可能也和电影的受众有关，当年皮克斯推出玩具总动员时，其中一个宣传策略就是成年人也可以看的动画片。所以玩具总动员和真实的谎言对成年人的吸引力可以认为是相似的。另一点动画片我们常常认为是儿童看的多，但是儿童看的多也不代表他们回去评价。更多的评价还是来自爸爸妈妈们。为了改进embedding，我觉得：1. 可以加入电影类型、风格等side information，让模型也考虑电影风格的影响；2. 是不是也可以加入时间戳，我看了100部电影，很大可能前十部和最后十部电影完全不同。或者采样的时候，随机游走的时候，边的权重可以相应调整。
    展开

    作者回复: 说的很好，所以有的时候潜在的数据pattern我们不一定都能解释的了，但是模型能够学到这些pattern

    2
  • lyx
    2021-10-09
    老师你好，请问如果在召回的时候就采用了embedding计算相似度的策略，然后在排序的时候又用embedding之前的cosine相似度，这感觉没差呀？就相当于直接用embedding相似度选topN了。

    作者回复: 这个场景下召回层和排序层没有区别，不用过多拘泥于细节，理解原理为主

    1
  • c
    2021-04-17
    王老师你好，有个问题，线上服务建立候选集的时候，文章里面提到利用sql等方式进行查询，这样的话对于大量物品会不会有耗时问题，真实环境一般是怎么处理的，能稍微说一下吗？

    作者回复: 基于传统数据库的sql方式当然是比较老式的方式。一般来说会建立一个candidate retrieval api来处理这个事情，这个api内部可以通过预处理，内存数据库，提前load等不同的方式来把candidate提前处理好。

    1
  • 哇哈哈
    2022-09-18 来自上海
    请问老师在召回层和排序层都用了embedding，两处使用embedding的差异是什么呢
  • lyx
    2021-10-09
    看源码，ranker中似乎采用的是embedding的余弦相似度而不是这里说的內积相似度呢？

    作者回复: 是这样，可以尝试改成内积相似度后的效果

  • Geek_seven
    2021-08-14
    请问老师，在这个“相似电影推荐”例子中，有“召回层”吗？排序阶段：是在redis中存储的所有的embedding vector，利用类似lsh进行向量检索。这相当于对所有候选物品进行检索，也就不存在召回的概念吧？谢谢~
  • Sebastian
    2020-11-06
    老师好，推荐服务上线后，对于用户badcase发现和处理的有没有什么典型流程，以及如何用于完整模型

    作者回复: 这个必须具体模型具体分析。大家的业务场景，模型要素变量太多，这个问题上没有银弹。