用户的兴趣点多目标预估模型实践

2023-10-30 16:04:25

用户兴趣点多目标预估模型实践

在工业界，推荐系统通常采用2阶段架构：召回+排序。召回阶段负责Match，从超大规模的候选集中高效检索出TopK相关物品，排序阶段负责Rank，根据业务需求对召回物品做个性化排序，一经下发即可展示给用户。因此，召回阶段的召回质量和排序阶段的排序质量对推荐系统的整体性能至关重要。

随着推荐系统的不断发展，召回和排序阶段的模型也不断演进，从传统的基于规则的模型到基于机器学习的模型，再到目前流行的基于深度学习的模型。深度学习模型具有强大的非线性拟合能力，能够从数据中学习到更加复杂的特征表示，因此在召回和排序阶段都取得了很好的效果。

近年来，多目标预估模型在推荐系统中也得到了广泛的应用。多目标预估模型可以同时预测多个目标变量，这对于解决一些复杂的任务非常有用。例如，在召回阶段，我们可以同时预测物品的相关性和流行度，在排序阶段，我们可以同时预测物品的点击率和转化率。多目标预估模型可以帮助我们更好地平衡召回率和准确率，提高推荐系统的整体性能。

本文介绍了用户兴趣点多目标预估模型的实践，包括模型架构、训练方法和评估指标，并提供了具体的实施步骤和示例代码。

模型架构

用户兴趣点多目标预估模型的架构如图1所示。该模型由两个子模型组成：兴趣点提取模型和多目标预估模型。兴趣点提取模型负责从用户的历史行为数据中提取兴趣点，多目标预估模型负责对提取的兴趣点进行多目标预估。

图1. 用户兴趣点多目标预估模型架构

兴趣点提取模型

兴趣点提取模型通常采用无监督学习方法，例如K-Means聚类、LDA主题模型等。这些模型可以将用户的历史行为数据聚类成多个兴趣点，每个兴趣点代表用户的一种兴趣。

多目标预估模型

多目标预估模型通常采用监督学习方法，例如随机森林、梯度提升树、深度神经网络等。这些模型可以学习到兴趣点与物品之间的关系，并对物品进行多目标预估。

训练方法

用户兴趣点多目标预估模型的训练方法如下：

首先，我们需要收集用户的历史行为数据。这些数据可以包括用户的点击、浏览、购买、收藏等行为。
其次，我们需要对用户的历史行为数据进行预处理。预处理包括数据清洗、特征工程和样本划分等。
然后，我们需要训练兴趣点提取模型和多目标预估模型。
最后，我们需要对训练好的模型进行评估。评估指标包括召回率、准确率、F1值等。

评估指标

用户兴趣点多目标预估模型的评估指标包括：

召回率：召回率是指模型能够召回相关物品的比例。
准确率：准确率是指模型能够正确预测物品相关性的比例。
F1值：F1值是召回率和准确率的加权平均值，是综合衡量召回率和准确率的指标。

实施步骤

用户兴趣点多目标预估模型的实施步骤如下：

首先，我们需要收集用户的历史行为数据。这些数据可以包括用户的点击、浏览、购买、收藏等行为。
其次，我们需要对用户的历史行为数据进行预处理。预处理包括数据清洗、特征工程和样本划分等。
然后，我们需要训练兴趣点提取模型和多目标预估模型。
最后，我们需要对训练好的模型进行评估。评估指标包括召回率、准确率、F1值等。

示例代码

用户兴趣点多目标预估模型的示例代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 1. 加载数据
data = pd.read_csv('user_behavior.csv')

# 2. 预处理数据
data = data.dropna()
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])
data = data.sort_values(by='timestamp')

# 3. 训练兴趣点提取模型
kmeans = KMeans(n_clusters=10)
kmeans.fit(data[['item_id']])

# 4. 训练多目标预估模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
rf.fit(data[['cluster_id']], data[['click', 'browse', 'purchase']])

# 5. 评估模型
召回率 = rf.score(data[['cluster_id']], data[['click']])
准确率 = rf.score(data[['cluster_id']], data[['browse']])
F1值 = 2 * (召回率 * 准确率) / (召回率 + 准确率)

print('召回率：', 召回率)
print('准确率：', 准确率)
print('F1值：', F1值)