AI技术内参
洪亮劼
Etsy数据科学主管,前雅虎研究院资深科学家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 你的360度人工智能信息助理
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人工智能国际顶级会议 (31讲)
001 | 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
002 | 精读2017年KDD最佳研究论文
003 | 精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
004 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之一
005 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之二
006 | 精读2017年EMNLP最佳短论文
007 | 精读2017年ICCV最佳研究论文
008 | 精读2017年ICCV最佳学生论文
009 | 如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?
010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?
011 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之二:KSD测试如何检验两个分布的异同?
012 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题?
013 | WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计
014 | WSDM 2018论文精读:看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息
015 | WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?
016 | The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?
017 | The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?
018 | The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?
019 | SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系
020 | SIGIR 2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性?
021 | SIGIR 2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模?
022 | CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?
023 | CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?
024 | CVPR 2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题?
025 | ICML 2018论文精读:模型经得起对抗样本的攻击?这或许只是个错觉
026 | ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题
027 | ICML 2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了“不公平”?
028 | ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?
029 | ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?
030 | ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?
复盘 7 | 一起来读人工智能国际顶级会议论文
搜索核心技术 (28讲)
031 | 经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种
032 | 经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录)
033 | 经典搜索核心算法:语言模型及其变种
034 | 机器学习排序算法:单点法排序学习
035 | 机器学习排序算法:配对法排序学习
036 | 机器学习排序算法:列表法排序学习
037 | “查询关键字理解”三部曲之分类
038 | “查询关键字理解”三部曲之解析
039 | “查询关键字理解”三部曲之扩展
040 | 搜索系统评测,有哪些基础指标?
041 | 搜索系统评测,有哪些高级指标?
042 | 如何评测搜索系统的在线表现?
043 | 文档理解第一步:文档分类
044 | 文档理解的关键步骤:文档聚类
045 | 文档理解的重要特例:多模文档建模
046 | 大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势
047 | 多轮打分系统概述
048 | 搜索索引及其相关技术概述
049 | PageRank算法的核心思想是什么?
050 | 经典图算法之HITS
051 | 社区检测算法之“模块最大化 ”
052 | 机器学习排序算法经典模型:RankSVM
053 | 机器学习排序算法经典模型:GBDT
054 | 机器学习排序算法经典模型:LambdaMART
055 | 基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型
056 | 基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型
057 | 基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型
复盘 1 | 搜索核心技术模块
推荐系统核心技术 (22讲)
058 | 简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型
059 | 简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型
060 | 简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型
061 | 基于隐变量的模型之一:矩阵分解
062 | 基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解
063 | 基于隐变量的模型之三:分解机
064 | 高级推荐模型之一:张量分解模型
065 | 高级推荐模型之二:协同矩阵分解
066 | 高级推荐模型之三:优化复杂目标函数
067 | 推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述
068 | 推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法
069 | 推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法
070 | 推荐系统评测之一:传统线下评测
071 | 推荐系统评测之二:线上评测
072 | 推荐系统评测之三:无偏差估计
073 | 现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构
074 | 现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统
075 | 现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈
076 | 基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机
077 | 基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统
078 | 基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统
复盘 2 | 推荐系统核心技术模块
广告系统核心技术 (18讲)
079 | 广告系统概述
080 | 广告系统架构
081 | 广告回馈预估综述
082 | Google的点击率系统模型
083 | Facebook的广告点击率预估模型
084 | 雅虎的广告点击率预估模型
085 | LinkedIn的广告点击率预估模型
086 | Twitter的广告点击率预估模型
087 | 阿里巴巴的广告点击率预估模型
088 | 什么是“基于第二价位的广告竞拍”?
089 | 广告的竞价策略是怎样的?
090 | 如何优化广告的竞价策略?
091 | 如何控制广告预算?
092 | 如何设置广告竞价的底价?
093 | 聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”
094 | 归因模型:如何来衡量广告的有效性
095 | 广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?
096 | 如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?
自然语言处理及文本处理核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
计算机视觉核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
数据科学家与数据科学团队养成 (0讲)
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064 | 高级推荐模型之一:张量分解模型

洪亮劼 2018-03-12
上周我们分享了推荐系统中矩阵分解的点点滴滴,简单复习一下讨论过的三个模型。
第一,“基于隐变量的矩阵分解”,其优势是显式地对用户和物品信息中的隐含结构进行建模,从而能够挖掘更加深层次的用户和物品关系。
第二,“基于回归的隐变量模型”,这是在基本的矩阵分解基础上衍生出来的一类模型。这种基于回归的矩阵分解模型把显式特性和隐变量结合起来,对解决“冷启动”问题有一定作用。
第三,“分解机”是由基于回归的隐变量模型衍生出来的,并且吸纳了基于信息的推荐系统的一些观点,成为了一种可以融合多种信息的强有力的工具。
这周,我们跟随着这个脚步,进一步来讨论一些比较高级的模型,看这些模型如何抓住更多的用户和物品之间的关系。
今天,我们先来聊一种叫作“张量分解”(Tensor Factorization)的模型。

为什么需要张量分解

在我们探讨张量分解的一些基本思想之前,先来看一看,推荐系统在什么场景下需要张量分解。
我们还是要从矩阵分解说起。矩阵分解的核心思想,是用矩阵这种数据结构来表达用户和物品的相互关系。这里,我们一般谈论的都是一些最简单的关系,例如评分、点击、购买等(本文我们依然只是讨论评分)。在这种二元的模式下,矩阵就是最好的表达用户和物品之间关系的数据结构。
然而,在真实的场景中,用户和物品的关系以及产生这种关系的周围环境是复杂的。一个矩阵并不能完全描述所有的变量。例如,用户对于某个物品的评分是发生在某个地点、某个时间段内的。这种所谓的“上下文关系”(Context)往往会对评分产生很大影响。遗憾的是,一个矩阵无法捕捉这样的上下文关系。
我们之前讨论过的“基于回归的矩阵分解”和“分解机”,本质上都是在某种程度上绕开这个问题。采用的方法就是,依然用矩阵来表达二元关系,但是把其他信息放进隐变量中,或者是采用基于信息的推荐系统的思路来得到相关信息的建模。
除了这种思路,还有没有别的方法,可以把上下文关系融入到对用户和物品的建模中去呢?
这时“张量”就该上场了。
从本质上来说,张量就是矩阵的推广。我们可以这么理解,矩阵是对二维关系建模的一种工具;而张量,就是对 N 维关系的一种建模。在二维关系中,用户和物品的评分是唯一能够被建模的变量;而到了 N 维关系中,理论上,我们可以对任意多种上下文关系进行建模。
比如,我们刚才提到的时间,就可以组成一个三维的张量,分别为用户、物品和时间。然后,在这个三维的张量中,每一个单元代表着某一个用户对于某一个物品在某一个时间段的评分。

基于张量分解的推荐模型

我们已经讲了张量的作用。那么,如何使用张量来进行推荐模型的建模呢?
我们还是用刚才所说的“用户、物品和时间”作为例子。在这个三维的张量里,每一个元素代表的是用户对于物品在某个时间段上的评分。那么,根据矩阵分解的思路,我们怎么来对这个张量进行分解呢?
遗憾的是,张量的分解要比矩阵分解更为复杂。与矩阵分解不同,张量分解至少有两种不同的形式,这两种形式会引导出不同的分解模型和算法。
第一种分解模式叫 CP 分解(CANDECOMP/PARAFAC)。
拿我们刚才所说的三维张量来讲,CP 分解是把一个三维张量分解为三个矩阵。具体来说,比如我们的三维张量是 N 维用户乘以 M 维的物品乘以 R 维的时间段。那么,分解出来的三个矩阵就分别为 N 维乘以 K 维的用户矩阵,M 维乘以 K 维的物品矩阵,以及 R 维乘以 K 维的时间矩阵。这三个矩阵中的每一个向量都代表某一个用户、某一个物品和某一个时间段。K 在这里是一个参数,类似于矩阵分解中的隐变量的维度,我们也就可以把这个 K 理解成为隐变量的维度。
那么在原始的三维张量中,某一个元素就是这三个矩阵的某三个向量对应元素乘积相加的结果。CP 分解的一大好处就是,分解出来的三个矩阵的隐变量维度是一样的,这也就减少了需要调整的参数的个数。
第二种分解模式叫作 HOSVD 分解(High Order Singular Value decomposition)。
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精选留言(2)

  • Jack_Sainity
    稀疏性在从矩阵扩展到张量后变得更为严重
    2018-03-17
    1
  • 林彦
    我能想到的问题:张量分解所要用到的“上下文关系”(Context),如时间,本来是一个连续变量,怎么映射成合理的离散变量。某些时间段没有评分数据如何处理?
    2018-03-12
    1
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