推荐引擎（PyTorch）

发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 1.2k 阅读时长 ≈ 4 分钟

推荐引擎-逻辑回归

基于逻辑回归模型就是根据用户的行为和喜好，为用户推荐心仪的内容或产品。而基于逻辑回归模型的推荐算法，简单来说，就是利用逻辑回归模型预测用户对物品的特征翻译成机器能懂的语言，预测评分。这个算法分为五个步骤：

  • 数据清洗：把原始数据整理干净，提取出用户的行为和物品的特征。
  • 特征大作战：根据需求和数据特点，设计并提取有效的特征，让用户和物品更立体。
  • 模型训练营：用历史数据训练逻辑回归模型，建立输入和输出的关系。
  • 评分预测期：用训练好的模型预测用户对未知物品的评分或偏好。
  • 推荐生成器：根据预测评分和其他规则，生成个性化的推荐列表。

推荐引擎-Transformer

在介绍如何运用大模型实现推荐系统之前，让我们想象一个场景：假设你是为图书管理员，你的任务是为每位读者推荐他们可能喜欢的书籍。传统的做法可能是根据读者过去的阅读记录、书籍的内容标签以及读者的基本信息来做出推荐。而引入了大模型（比如Transformer）的概念后，我们可以把这项任务看作是“智能助手”经过深度学习训练，能够理解和消化海量的用户行为数据和物品信息，如同一位阅书无数、洞察人性的心理咨询师。具体到操作层面，大模型在推荐系统重的应用主要体现在以下步骤：

  • 嵌入表示：首先，将用户和商品转化为高位向量，即嵌入表示。这就像给每个读者和每本书赋予一张独特的“数字身份证”，其中包含了他们的属性和特性。
  • 序列建模：利用Transformer这样的自注意力机制模型处理用户的行为序列，捕捉用户的长期兴趣偏好和短期动态变化。这就像是智能助手能记住并理解读者近期阅读的一系列书籍，并推测出他们接下来可能的兴趣点。
  • 上下文理解：大模型还能理解复杂的上下文信息，如时间、地点、情境等，从而提供更精准的推荐。好比说，智能助手不仅知道读者爱读科幻小说，还知道他们在周末晚上有更多阅读时间，因此，可以适时推荐最新的科幻畅销书。
  • 生成式或判别式推荐：基于Transformer的大模型还可以用于生成式推荐，例如生成一段对新产品的描述以吸引用户，或者直接预测用户对未接触过商品的评分，以此来进行判别式推荐。
  • 模型优化和更新：随着用户行为数据的持续积累，大模型会不断迭代优化，其推荐效果也随之提升，就如同图书管理员随着经验增长，荐书能力愈发精湛。

总之，借助大模型实现推荐系统，就是通过深度学习技术将用户的复杂需求、行为模式以及商品的丰富特性进行高效编码和解码，从而实现从海量数据中挖掘潜在规律，最终为用户提供个性化且精准的推荐服务。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
import torch
import torch.nn as nn

# 假设我们有一个训练好的Transformer模型和对应的分词器
model = TransformerModel.from_pretrained('your_transformer_model')
tokenizer = TransformerTokenizer.from_pretrained('your_transformer_model')

# 假设我们有用户的历史行为序列数据
use_behavior = ['user read book1', 'user read book2', 'user read book3']

# 将行为序列转化为模型可以处理的输入格式
encoder_sequences = tokenizer([use_behavior], padding=True, truncation= True, return_tensors='pt')

#通过Transformer模型获取用户行为序列的上下文表示
contextual_embeddings = model(**encoder_sequences)[0]

# 现在我们可以用这个上下文表示来进行后续的推荐任务，例如：找最相关的书籍
# 这里仅做简化示意，实际应用中会更复杂，可能包括与商品库中的所有商品嵌入计算相似度等步骤
predicted_book_embedding = model.book_embedding('book4')

# 计算预测的商品与用户兴趣的匹配程度（这里仅做简单示例）
similar_score = torch.cosine_similarity(contextual_embeddings[:, -1], predicted_book_embedding)

# 根据相似度得分进行推荐
if similar_score > threshold:
    print(f'推荐书籍：book4， 与用户兴趣匹配为：{similar_score.item()}')