Doc2vec
Doc2vec是Mikolov2014年提出的论文，也被成为Paragraph Vector，下面的内容分为三方面进行介绍，分别为：
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Doc2vec的原理
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Doc2vec在推荐系统中的应用启发
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Doc2vec的算法实现
1、Doc2vec的算法原理
如何学习得到Word的Vector表示
一个非常流行的学习Word Vector的方法如下图所示：
Doc2vec的两种算法
Doc2vec其实包含了两种算法：
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PV-DM（Distributed Memory Model of Paragraph Vector）
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PV-DBOW（Distributed Bag of Words version of Paragraph Vector）
PV-DM 」
PV-DM类似于Word2vec中的CBOW模型，其结构图如下所示：
PV-DM
和上面的图中区别是，增加了段落的vector，即 函数 利用了矩阵 和中的向量，矩阵 表示的段落向量矩阵， 表示的是word的向量矩阵。
Paragraph vector在这里扮演的是一个记忆的角色，因此为在词袋模型中，每次训练只会截取段落的一小部分进行训练，而忽略本次训练之外的单词，这样仅仅训练出来每个词的向量表达，段落只是每个词的向量累加在一起表达的，这里使用Paragraph vector可以在一定程度上弥补词袋模型的缺陷。
PV-DM模型的输入是固定长度的，其从段落的上下文的滑动窗口中进行采样，这一点和Word2vec是一致的，在基于同一段落构造好的样本中， 段落的向量是共享的，但是在基于不同段落构造好的样本中，段落的向量是不共享的。在所有的样本中，word的向量是一致的（共享的）。
在整个训练过程中，paragraph vector能够记忆整个句子的意义，word vector则能够基于全局部分学习到其具体的含义。
PV-DBOW」
PV-DBOW类似于Word2vec中的Skip-gram模型，其结构图如下所示：
PV-DBOW
和PV-DM不同的是，这里使用的是段落的向量来预测单词。
如何预测新句子的vector」
模型完成训练之后，可以得到段落的向量、word的向量和相关的参数，对于需要预测段落，会将paragram vecotr进行随机的初始化，放入模型中再重新根据随机梯度下降不断迭代求得最终稳定下来的段落向量。
不过在预测过程中，模型里的词向量、投影层到输出层的softmax weights参数是不会变的，这样在不断迭代中只会更新Paragraph vector，其他参数均已固定，只需很少的时间就能计算出带预测的Paragraph vector。
实验中注意的点
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word vector之间的聚合使用的是连接
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window size 设置值为8
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vector size 设置的是400
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论文中进行实验使用的是PV-DM和PV-DBOW向量连接
2、在推荐系统中的应用启发
结合不同模型的vector
之前在别的文章中也看到过说 使用不同模型产出的vector，比如针对word2vec中CBOW和Skip-gram模型，产出两套vector，在使用时，可以进行求平均或者进行连接。
同样在这篇论文中，作者也给出了拼接方式的效果验证，效果是要优于单独使用一种的。
Doc2vec迁移到 User2vec
将NLP相关的知识应用在推荐系统中本身已经司空见惯了，但是我们可以转变一种思路，将这种思想迁移到user-item上，比如针对用户的点击序列，可以理解为段落里边的一个个word，用户本身可以理解为段落，通过这种方式便可以构造出user和item的向量，因为其是在一个向量空间下的，可以直接通过余弦相似度进行user到items的召回
vector表示用作他用
针对产出的word或者doc vector，可以将其用户分类、聚类其中的特征，这一点可以参考Item2vec内容介绍中的相关内容。
3、Doc2vec的算法实现
这里使用gensim的中的Doc2vec，具体演示代码为：
import gensim
import os
from collections import defaultdict, Counter
print("gensim version is: {}".format(gensim.__version__))
# 数据集介绍：使用数据为新闻广播数据，来自于澳大利亚新闻广播选择的314个文档
test_data_dir = os.path.join(gensim.__path__[0], "test", "test_data")
lee_train_file = os.path.join(test_data_dir, "lee_background.cor")
lee_test_file = os.path.join(test_data_dir, "lee.cor")
# 定义函数，读取数据
import smart_open
def read_corpus(fname, tokens_only=False):
with smart_open.open(fname, encoding="iso-8859-1") as f:
for i, line in enumerate(f):
tokens = gensim.utils.simple_preprocess(line)
if tokens_only:
yield tokens
else:
yield gensim.models.doc2vec.TaggedDocument(tokens,[i])
train_corpus = list(read_corpus(lee_train_file))
# print("train_corpus: \n {}".format(train_corpus[:1]))
test_corpus = list(read_corpus(lee_test_file, tokens_only=True))
# print("test corpus: \n {}".format(test_corpus[:1]))
# 创建模型并进行模型训练
model = gensim.models.doc2vec.Doc2Vec(vector_size = 50, min_count = 2, epochs=40)
model.build_vocab(train_corpus)
model.train(documents=train_corpus, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)
# 输出每个文档的向量 model.docvecs[id]
doc_vector_dict = defaultdict(list)
for one in train_corpus:
doc_vector_dict[one.tags[0]] = model.docvecs[one.tags[0]]
# print(doc_vector_dict)
# 计算每个文档最相似的文档 model.docvecs.most_similar
for doc_id, doc_vector in doc_vector_dict.items():
sim_docs = model.docvecs.most_similar([doc_vector], topn=10)
# print(sim_docs)
# 推断新文档的向量 model.infer_vector
print(train_corpus[0].words)
infer_vector = model.infer_vector(train_corpus[0].words)
print(infer_vector)
# 根据自相似性进行模型的效果评判，假设文档都是新文档，推断每个文档的向量，并计算其与所有文档的相似度，看本身的相似度排名
ranks = list()
for doc_id, doc_vector in doc_vector_dict.items():
sim_docs = model.docvecs.most_similar([doc_vector], topn=len(model.docvecs))
sim_docs_rank = [_id for _id, sim in sim_docs].index(doc_id)
ranks.append(sim_docs_rank)
print(ranks)
counter = Counter(ranks)
print(counter)
# 模型保存
model.save("files/doc2vec.model")
# 模型加载
gensim.models.doc2vec.Doc2Vec.load("files/doc2vec.model")