召回排序策略详解：让推荐系统更智能

2023-04-13 23:38:42

深度学习在推荐系统中的应用

召回排序策略：DeepFM 和 DSSM

在数字时代的纷繁复杂中，推荐系统已成为帮助我们发现兴趣内容、提升用户体验不可或缺的利器。而随着深度学习技术的不断发展，推荐系统也迎来了新的变革。本文将深入探讨两种经典召回排序策略——DeepFM 模型和 DSSM 模型，并对其性能进行深入分析。

召回排序策略：推荐系统的基石

召回排序策略是推荐系统的重要组成部分，它负责筛选出可能令用户感兴趣的候选项目，进而影响用户满意度和平台收益。当前，存在多种召回排序策略，每种策略都有着各自的优缺点。

DeepFM 模型：同时捕捉用户兴趣和项目特征

DeepFM 模型是一种结合了深度学习技术和因子分解机技术的召回排序策略。它能够同时学习用户兴趣和候选项目的特征，进而提高推荐的准确性和多样性。DeepFM 模型的优点在于，它可以综合考虑用户行为、项目特征、以及两者之间的交互关系，从而提供更精准的推荐。

代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义用户特征和项目特征
user_features = tf.keras.layers.Input(shape=(10,))
item_features = tf.keras.layers.Input(shape=(10,))

# 构建嵌入层
user_embedding = tf.keras.layers.Embedding(100, 10)(user_features)
item_embedding = tf.keras.layers.Embedding(100, 10)(item_features)

# 构建 DeepFM 模型
deep_features = tf.keras.layers.Concatenate()([user_embedding, item_embedding])
deep_features = tf.keras.layers.Dense(128)(deep_features)
deep_features = tf.keras.layers.Dense(64)(deep_features)

# 构建 FM 模型
fm_features = tf.keras.layers.Multiply()([user_embedding, item_embedding])
fm_features = tf.keras.layers.Flatten()(fm_features)
fm_features = tf.keras.layers.Dense(64)(fm_features)

# 合并 DeepFM 和 FM 模型输出
output = tf.keras.layers.Add()([deep_features, fm_features])
output = tf.keras.layers.Dense(1)(output)

# 构建模型
model = tf.keras.Model(inputs=[user_features, item_features], outputs=output)

DSSM 模型：快速计算相似度

DSSM 模型则采用了深度学习技术和相似性度量技术的结合。它通过计算用户兴趣和候选项目的相似度来快速筛选出相关候选项目。DSSM 模型的优点在于，它计算量较小，在实际应用中能够获得较高的部署效率。

代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义用户查询和候选项目文本
query_text = tf.keras.layers.Input(shape=(100,))
candidate_text = tf.keras.layers.Input(shape=(100,))

# 构建文本嵌入层
query_embedding = tf.keras.layers.Embedding(10000, 100)(query_text)
candidate_embedding = tf.keras.layers.Embedding(10000, 100)(candidate_text)

# 构建 DSSM 模型
query_features = tf.keras.layers.Flatten()(query_embedding)
candidate_features = tf.keras.layers.Flatten()(candidate_embedding)

# 计算相似度
similarity = tf.keras.layers.Dot(axes=1)([query_features, candidate_features])

# 构建模型
model = tf.keras.Model(inputs=[query_text, candidate_text], outputs=similarity)

其他召回排序策略

除了 DeepFM 模型和 DSSM 模型之外，还存在着多种其他召回排序策略，例如：

协同过滤模型： 通过计算用户之间的相似度来推荐项目，优势在于可以捕捉用户之间的交互关系。
内容过滤模型： 通过计算项目之间的相似度来推荐项目，优势在于可以发现新项目。
混合模型： 将多种召回排序策略组合在一起，优势在于可以综合多种策略的优点。

召回排序策略的对比

不同召回排序策略各有利弊，选择适合的策略需要根据实际业务场景进行权衡。

召回排序策略	优点	缺点
DeepFM 模型	同时捕捉用户兴趣和项目特征	计算量较大
DSSM 模型	计算量较小	只能捕捉用户兴趣和项目相似度
协同过滤模型	捕捉用户交互关系	只能推荐已交互项目
内容过滤模型	发现新项目	不能捕捉用户交互关系
混合模型	综合多种策略优点	计算量较大