零基础入门推荐系统【多路召回】Task3

TASK03多路召回
由于在写本文时我正在赶路，忙于入职，所以本文没有认真写，请不要看，看原文地址最好。
原文地址

多路召回的含义

所谓的“多路召回”策略，就是指采用不同的策略、特征或简单模型，分别召回一部分候选集，然后把候选集混合在一起供后续排序模型使用，可以明显的看出，“多路召回策略”是在“计算速度”和“召回率”之间进行权衡的结果。其中，各种简单策略保证候选集的快速召回，从不同角度设计的策略保证召回率接近理想的状态，不至于损伤排序效果。如下图是多路召回的一个示意图，在多路召回中，每个策略之间毫不相关，所以一般可以写并发多线程同时进行，这样可以更加高效。

上图只是一个多路召回的例子，也就是说可以使用多种不同的策略来获取用户排序的候选商品集合，而具体使用哪些召回策略其实是与业务强相关的 ，针对不同的任务就会有对于该业务真实场景下需要考虑的召回规则。例如新闻推荐，召回规则可以是“热门新闻”、“作者召回”、“关键词召回”、“主题召回“、”协同过滤召回“等等。
导包

import pandas as pd  
import numpy as np
from tqdm import tqdm  
from collections import defaultdict  
import os, math, warnings, math, pickle
from tqdm import tqdm
import faiss
import collections
import random
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from datetime import datetime
from deepctr.feature_column import SparseFeat, VarLenSparseFeat
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from tensorflow.python.keras import backend as K
from tensorflow.python.keras.models import Model
from tensorflow.python.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

from deepmatch.models import *
from deepmatch.utils import sampledsoftmaxloss
warnings.filterwarnings('ignore')

data_path = './data_raw/'
save_path = './temp_results/'
# 做召回评估的一个标志, 如果不进行评估就是直接使用全量数据进行召回
metric_recall = False

读取数据
在一般的rs比赛中读取数据部分主要分为三种模式， 不同的模式对应的不同的数据集：

debug模式： 这个的目的是帮助我们基于数据先搭建一个简易的baseline并跑通， 保证写的baseline代码没有什么问题。 由于推荐比赛的数据往往非常巨大， 如果一上来直接采用全部的数据进行分析，搭建baseline框架， 往往会带来时间和设备上的损耗， 所以这时候我们往往需要从海量数据的训练集中随机抽取一部分样本来进行调试(train_click_log_sample)， 先跑通一个baseline。
线下验证模式： 这个的目的是帮助我们在线下基于已有的训练集数据， 来选择好合适的模型和一些超参数。 所以我们这一块只需要加载整个训练集(train_click_log)， 然后把整个训练集再分成训练集和验证集。 训练集是模型的训练数据， 验证集部分帮助我们调整模型的参数和其他的一些超参数。
线上模式： 我们用debug模式搭建起一个推荐系统比赛的baseline， 用线下验证模式选择好了模型和一些超参数， 这一部分就是真正的对于给定的测试集进行预测， 提交到线上， 所以这一块使用的训练数据集是全量的数据集(train_click_log+test_click_log)
下面就分别对这三种不同的数据读取模式先建立不同的代导入函数， 方便后面针对不同的模式下导入数据。

# debug模式： 从训练集中划出一部分数据来调试代码
def get_all_click_sample(data_path, sample_nums=10000):
    """
        训练集中采样一部分数据调试
        data_path: 原数据的存储路径
        sample_nums: 采样数目（这里由于机器的内存限制，可以采样用户做）
    """
    all_click = pd.read_csv(data_path + 'train_click_log.csv')
    all_user_ids = all_click.user_id.unique()

    sample_user_ids = np.random.choice(all_user_ids, size=sample_nums, replace=False) 
    all_click = all_click[all_click['user_id'].isin(sample_user_ids)]
    
    all_click = all_click.drop_duplicates((['user_id', 'click_article_id', 'click_timestamp']))
    return all_click

# 读取点击数据，这里分成线上和线下，如果是为了获取线上提交结果应该讲测试集中的点击数据合并到总的数据中
# 如果是为了线下验证模型的有效性或者特征的有效性，可以只使用训练集
def get_all_click_df(data_path='./data_raw/', offline=True):
    if offline:
        all_click = pd.read_csv(data_path + 'train_click_log.csv')
    else:
        trn_click = pd.read_csv(data_path + 'train_click_log.csv')
        tst_click = pd.read_csv(data_path + 'testA_click_log.csv')

        all_click = trn_click.append(tst_click)
    
    all_click = all_click.drop_duplicates((['user_id', 'click_article_id', 'click_timestamp']))
    return all_click

# 读取文章的基本属性
def get_item_info_df(data_path):
    item_info_df = pd.read_csv(data_path + 'articles.csv')
    
    # 为了方便与训练集中的click_article_id拼接，需要把article_id修改成click_article_id
    item_info_df = item_info_df.rename(columns={'article_id': 'click_article_id'})
    
    return item_info_df

# 读取文章的Embedding数据
def get_item_emb_dict(data_path):
    item_emb_df = pd.read_csv(data_path + 'articles_emb.csv')
    
    item_emb_cols = [x for x in item_emb_df.columns if 'emb' in x]
    item_emb_np = np.ascontiguousarray(item_emb_df[item_emb_cols])
    # 进行归一化
    item_emb_np = item_emb_np / np.linalg.norm(item_emb_np, axis=1, keepdims=True)

    item_emb_dict = dict(zip(item_emb_df['article_id'], item_emb_np))
    pickle.dump(item_emb_dict, open(save_path + 'item_content_emb.pkl', 'wb'))
    
    return item_emb_dict

max_min_scaler = lambda x : (x-np.min(x))/(np.max(x)-np.min(x))

# 采样数据
# all_click_df = get_all_click_sample(data_path)

# 全量训练集
all_click_df = get_all_click_df(offline=False)

# 对时间戳进行归一化,用于在关联规则的时候计算权重
all_click_df['click_timestamp'] = all_click_df[['click_timestamp']].apply(max_min_scaler)

item_info_df = get_item_info_df(data_path)

item_emb_dict = get_item_emb_dict(data_path)

工具函数

获取用户-文章-时间函数
这个在基于关联规则的用户协同过滤的时候会用到

# 根据点击时间获取用户的点击文章序列   {user1: [(item1, time1), (item2, time2)..]...}
def get_user_item_time(click_df):
    
    click_df = click_df.sort_values('click_timestamp')
    
    def make_item_time_pair(df):
        return list(zip(df['click_article_id'], df['click_timestamp']))
    
    user_item_time_df = click_df.groupby('user_id')['click_article_id', 'click_timestamp'].apply(lambda x: make_item_time_pair(x))\
                                                            .reset_index().rename(columns={0: 'item_time_list'})
    user_item_time_dict = dict(zip(user_item_time_df['user_id'], user_item_time_df['item_time_list']))
    
    return user_item_time_dict

获取文章-用户-时间函数

# 根据时间获取商品被点击的用户序列  {item1: [(user1, time1), (user2, time2)...]...}
# 这里的时间是用户点击当前商品的时间，好像没有直接的关系。
def get_item_user_time_dict(click_df):
    def make_user_time_pair(df):
        return list(zip(df['user_id'], df['click_timestamp']))
    
    click_df = click_df.sort_values('click_timestamp')
    item_user_time_df = click_df.groupby('click_article_id')['user_id', 'click_timestamp'].apply(lambda x: make_user_time_pair(x))\
                                                            .reset_index().rename(columns={0: 'user_time_list'})
    
    item_user_time_dict = dict(zip(item_user_time_df['click_article_id'], item_user_time_df['user_time_list']))
    return item_user_time_dict

获取历史和最后一次点击
这个在评估召回结果， 特征工程和制作标签转成监督学习测试集的时候回用到

# 获取当前数据的历史点击和最后一次点击
def get_hist_and_last_click(all_click):
    
    all_click = all_click.sort_values(by=['user_id', 'click_timestamp'])
    click_last_df = all_click.groupby('user_id').tail(1)

    # 如果用户只有一个点击，hist为空了，会导致训练的时候这个用户不可见，此时默认泄露一下
    def hist_func(user_df):
        if len(user_df) == 1:
            return user_df
        else:
            return user_df[:-1]

    click_hist_df = all_click.groupby('user_id').apply(hist_func).reset_index(drop=True)

    return click_hist_df, click_last_df

获取文章属性特征

# 获取文章id对应的基本属性，保存成字典的形式，方便后面召回阶段，冷启动阶段直接使用
def get_item_info_dict(item_info_df):
    max_min_scaler = lambda x : (x-np.min(x))/(np.max(x)-np.min(x))
    item_info_df['created_at_ts'] = item_info_df[['created_at_ts']].apply(max_min_scaler)
    
    item_type_dict = dict(zip(item_info_df['click_article_id'], item_info_df['category_id']))
    item_words_dict = dict(zip(item_info_df['click_article_id'], item_info_df['words_count']))
    item_created_time_dict = dict(zip(item_info_df['click_article_id'], item_info_df['created_at_ts']))
    
    return item_type_dict, item_words_dict, item_created_time_dict

获取用户历史点击的文章信息

def get_user_hist_item_info_dict(all_click):
    
    # 获取user_id对应的用户历史点击文章类型的集合字典
    user_hist_item_typs = all_click.groupby('user_id')['category_id'].agg(set).reset_index()
    user_hist_item_typs_dict = dict(zip(user_hist_item_typs['user_id'], user_hist_item_typs['category_id']))
    
    # 获取user_id对应的用户点击文章的集合
    user_hist_item_ids_dict = all_click.groupby('user_id')['click_article_id'].agg(set).reset_index()
    user_hist_item_ids_dict = dict(zip(user_hist_item_ids_dict['user_id'], user_hist_item_ids_dict['click_article_id']))
    
    # 获取user_id对应的用户历史点击的文章的平均字数字典
    user_hist_item_words = all_click.groupby('user_id')['words_count'].agg('mean').reset_index()
    user_hist_item_words_dict = dict(zip(user_hist_item_words['user_id'], user_hist_item_words['words_count']))
    
    # 获取user_id对应的用户最后一次点击的文章的创建时间
    all_click_ = all_click.sort_values('click_timestamp')
    user_last_item_created_time = all_click_.groupby('user_id')['created_at_ts'].apply(lambda x: x.iloc[-1]).reset_index()
    
    max_min_scaler = lambda x : (x-np.min(x))/(np.max(x)-np.min(x))
    user_last_item_created_time['created_at_ts'] = user_last_item_created_time[['created_at_ts']].apply(max_min_scaler)
    
    user_last_item_created_time_dict = dict(zip(user_last_item_created_time['user_id'], \
                                                user_last_item_created_time['created_at_ts']))
    
    return user_hist_item_typs_dict, user_hist_item_ids_dict, user_hist_item_words_dict, user_last_item_created_time_dict

获取点击次数最多的topk个文章

# 获取近期点击最多的文章
def get_item_topk_click(click_df, k):
    topk_click = click_df['click_article_id'].value_counts().index[:k]
    return topk_clic

定义多路召回字典

# 获取文章的属性信息，保存成字典的形式方便查询
item_type_dict, item_words_dict, item_created_time_dict = get_item_info_dict(item_info_df)

# 定义一个多路召回的字典，将各路召回的结果都保存在这个字典当中
user_multi_recall_dict =  {'itemcf_sim_itemcf_recall': {},
                           'embedding_sim_item_recall': {},
                           'youtubednn_recall': {},
                           'youtubednn_usercf_recall': {}, 
                           'cold_start_recall': {}}

# 提取最后一次点击作为召回评估，如果不需要做召回评估直接使用全量的训练集进行召回(线下验证模型)
# 如果不是召回评估，直接使用全量数据进行召回，不用将最后一次提取出来
trn_hist_click_df, trn_last_click_df = get_hist_and_last_click(all_click_df)

召回效果评估函数
做完了召回有时候也需要对当前的召回方法或者参数进行调整以达到更好的召回效果，因为召回的结果决定了最终排序的上限，下面也会提供一个召回评估的方法

# 依次评估召回的前10, 20, 30, 40, 50个文章中的击中率
def metrics_recall(user_recall_items_dict, trn_last_click_df, topk=5):
    last_click_item_dict = dict(zip(trn_last_click_df['user_id'], trn_last_click_df['click_article_id']))
    user_num = len(user_recall_items_dict)
    
    for k in range(10, topk+1, 10):
        hit_num = 0
        for user, item_list in user_recall_items_dict.items():
            # 获取前k个召回的结果
            tmp_recall_items = [x[0] for x in user_recall_items_dict[user][:k]]
            if last_click_item_dict[user] in set(tmp_recall_items):
                hit_num += 1
        
        hit_rate = round(hit_num * 1.0 / user_num, 5)
        print(' topk: ', k, ' : ', 'hit_num: ', hit_num, 'hit_rate: ', hit_rate, 'user_num : ', user_num)

计算相似性矩阵
这一部分主要是通过协同过滤以及向量检索得到相似性矩阵，相似性矩阵主要分为user2user和item2item，下面依次获取基于itemcf的item2item的相似性矩阵，

itemcf i2i_sim
借鉴KDD2020的去偏商品推荐，在计算item2item相似性矩阵时，使用关联规则，使得计算的文章的相似性还考虑到了:

用户点击的时间权重
用户点击的顺序权重
文章创建的时间权重

def itemcf_sim(df, item_created_time_dict):
    """
        文章与文章之间的相似性矩阵计算
        :param df: 数据表
        :item_created_time_dict:  文章创建时间的字典
        return : 文章与文章的相似性矩阵
        
        思路: 基于物品的协同过滤(详细请参考上一期推荐系统基础的组队学习) + 关联规则
    """
    
    user_item_time_dict = get_user_item_time(df)
    
    # 计算物品相似度
    i2i_sim = {}
    item_cnt = defaultdict(int)
    for user, item_time_list in tqdm(user_item_time_dict.items()):
        # 在基于商品的协同过滤优化的时候可以考虑时间因素
        for loc1, (i, i_click_time) in enumerate(item_time_list):
            item_cnt[i] += 1
            i2i_sim.setdefault(i, {})
            for loc2, (j, j_click_time) in enumerate(item_time_list):
                if(i == j):
                    continue
                    
                # 考虑文章的正向顺序点击和反向顺序点击    
                loc_alpha = 1.0 if loc2 > loc1 else 0.7
                # 位置信息权重，其中的参数可以调节
                loc_weight = loc_alpha * (0.9 ** (np.abs(loc2 - loc1) - 1))
                # 点击时间权重，其中的参数可以调节
                click_time_weight = np.exp(0.7 ** np.abs(i_click_time - j_click_time))
                # 两篇文章创建时间的权重，其中的参数可以调节
                created_time_weight = np.exp(0.8 ** np.abs(item_created_time_dict[i] - item_created_time_dict[j]))
                i2i_sim[i].setdefault(j, 0)
                # 考虑多种因素的权重计算最终的文章之间的相似度
                i2i_sim[i][j] += loc_weight * click_time_weight * created_time_weight / math.log(len(item_time_list) + 1)
                
    i2i_sim_ = i2i_sim.copy()
    for i, related_items in i2i_sim.items():
        for j, wij in related_items.items():
            i2i_sim_[i][j] = wij / math.sqrt(item_cnt[i] * item_cnt[j])
    
    # 将得到的相似性矩阵保存到本地
    pickle.dump(i2i_sim_, open(save_path + 'itemcf_i2i_sim.pkl', 'wb'))
    
    return i2i_sim_

i2i_sim = itemcf_sim(all_click_df, item_created_time_dict)

usercf u2u_sim
在计算用户之间的相似度的时候，也可以使用一些简单的关联规则，比如用户活跃度权重，这里将用户的点击次数作为用户活跃度的指标

def get_user_activate_degree_dict(all_click_df):
    all_click_df_ = all_click_df.groupby('user_id')['click_article_id'].count().reset_index()
    
    # 用户活跃度归一化
    mm = MinMaxScaler()
    all_click_df_['click_article_id'] = mm.fit_transform(all_click_df_[['click_article_id']])
    user_activate_degree_dict = dict(zip(all_click_df_['user_id'], all_click_df_['click_article_id']))
    
    return user_activate_degree_dict

def usercf_sim(all_click_df, user_activate_degree_dict):
    """
        用户相似性矩阵计算
        :param all_click_df: 数据表
        :param user_activate_degree_dict: 用户活跃度的字典
        return 用户相似性矩阵
        
        思路: 基于用户的协同过滤(详细请参考上一期推荐系统基础的组队学习) + 关联规则
    """
    item_user_time_dict = get_item_user_time_dict(all_click_df)
    
    u2u_sim = {}
    user_cnt = defaultdict(int)
    for item, user_time_list in tqdm(item_user_time_dict.items()):
        for u, click_time in user_time_list:
            user_cnt[u] += 1
            u2u_sim.setdefault(u, {})
            for v, click_time in user_time_list:
                u2u_sim[u].setdefault(v, 0)
                if u == v:
                    continue
                # 用户平均活跃度作为活跃度的权重，这里的式子也可以改善
                activate_weight = 100 * 0.5 * (user_activate_degree_dict[u] + user_activate_degree_dict[v])   
                u2u_sim[u][v] += activate_weight / math.log(len(user_time_list) + 1)
    
    u2u_sim_ = u2u_sim.copy()
    for u, related_users in u2u_sim.items():
        for v, wij in related_users.items():
            u2u_sim_[u][v] = wij / math.sqrt(user_cnt[u] * user_cnt[v])
    
    # 将得到的相似性矩阵保存到本地
    pickle.dump(u2u_sim_, open(save_path + 'usercf_u2u_sim.pkl', 'wb'))

    return u2u_sim_

# 由于usercf计算时候太耗费内存了，这里就不直接运行了
# 如果是采样的话，是可以运行的
user_activate_degree_dict = get_user_activate_degree_dict(all_click_df)
u2u_sim = usercf_sim(all_click_df, user_activate_degree_dict)

item embedding sim
使用Embedding计算item之间的相似度是为了后续冷启动的时候可以获取未出现在点击数据中的文章，后面有对冷启动专门的介绍，这里简单的说一下faiss。

aiss是Facebook的AI团队开源的一套用于做聚类或者相似性搜索的软件库，底层是用C++实现。Faiss因为超级优越的性能，被广泛应用于推荐相关的业务当中.

faiss工具包一般使用在推荐系统中的向量召回部分。在做向量召回的时候要么是u2u,u2i或者i2i，这里的u和i指的是user和item.我们知道在实际的场景中user和item的数量都是海量的，我们最容易想到的基于向量相似度的召回就是使用两层循环遍历user列表或者item列表计算两个向量的相似度，但是这样做在面对海量数据是不切实际的，faiss就是用来加速计算某个查询向量最相似的topk个索引向量。

faiss查询的原理：

faiss使用了PCA和PQ(Product quantization乘积量化)两种技术进行向量压缩和编码，当然还使用了其他的技术进行优化，但是PCA和PQ是其中最核心部分。

# 向量检索相似度计算
# topk指的是每个item, faiss搜索后返回最相似的topk个item
def embdding_sim(click_df, item_emb_df, save_path, topk):
    """
        基于内容的文章embedding相似性矩阵计算
        :param click_df: 数据表
        :param item_emb_df: 文章的embedding
        :param save_path: 保存路径
        :patam topk: 找最相似的topk篇
        return 文章相似性矩阵
        
        思路: 对于每一篇文章， 基于embedding的相似性返回topk个与其最相似的文章， 只不过由于文章数量太多，这里用了faiss进行加速
    """
    
    # 文章索引与文章id的字典映射
    item_idx_2_rawid_dict = dict(zip(item_emb_df.index, item_emb_df['article_id']))
    
    item_emb_cols = [x for x in item_emb_df.columns if 'emb' in x]
    item_emb_np = np.ascontiguousarray(item_emb_df[item_emb_cols].values, dtype=np.float32)
    # 向量进行单位化
    item_emb_np = item_emb_np / np.linalg.norm(item_emb_np, axis=1, keepdims=True)
    
    # 建立faiss索引
    item_index = faiss.IndexFlatIP(item_emb_np.shape[1])
    item_index.add(item_emb_np)
    # 相似度查询，给每个索引位置上的向量返回topk个item以及相似度
    sim, idx = item_index.search(item_emb_np, topk) # 返回的是列表
    
    # 将向量检索的结果保存成原始id的对应关系
    item_sim_dict = collections.defaultdict(dict)
    for target_idx, sim_value_list, rele_idx_list in tqdm(zip(range(len(item_emb_np)), sim, idx)):
        target_raw_id = item_idx_2_rawid_dict[target_idx]
        # 从1开始是为了去掉商品本身, 所以最终获得的相似商品只有topk-1
        for rele_idx, sim_value in zip(rele_idx_list[1:], sim_value_list[1:]): 
            rele_raw_id = item_idx_2_rawid_dict[rele_idx]
            item_sim_dict[target_raw_id][rele_raw_id] = item_sim_dict.get(target_raw_id, {}).get(rele_raw_id, 0) + sim_value
    
    # 保存i2i相似度矩阵
    pickle.dump(item_sim_dict, open(save_path + 'emb_i2i_sim.pkl', 'wb'))   
    
    return item_sim_dict

item_emb_df = pd.read_csv(data_path + '/articles_emb.csv')
emb_i2i_sim = embdding_sim(all_click_df, item_emb_df, save_path, topk=10) # topk可以自行设置

召回

# 获取双塔召回时的训练验证数据
# negsample指的是通过滑窗构建样本的时候，负样本的数量
def gen_data_set(data, negsample=0):
    data.sort_values("click_timestamp", inplace=True)
    item_ids = data['click_article_id'].unique()

    train_set = []
    test_set = []
    for reviewerID, hist in tqdm(data.groupby('user_id')):
        pos_list = hist['click_article_id'].tolist()
        
        if negsample > 0:
            candidate_set = list(set(item_ids) - set(pos_list))   # 用户没看过的文章里面选择负样本
            neg_list = np.random.choice(candidate_set,size=len(pos_list)*negsample,replace=True)  # 对于每个正样本，选择n个负样本
            
        # 长度只有一个的时候，需要把这条数据也放到训练集中，不然的话最终学到的embedding就会有缺失
        if len(pos_list) == 1:
            train_set.append((reviewerID, [pos_list[0]], pos_list[0],1,len(pos_list)))
            test_set.append((reviewerID, [pos_list[0]], pos_list[0],1,len(pos_list)))
            
        # 滑窗构造正负样本
        for i in range(1, len(pos_list)):
            hist = pos_list[:i]
            
            if i != len(pos_list) - 1:
                train_set.append((reviewerID, hist[::-1], pos_list[i], 1, len(hist[::-1])))  # 正样本 [user_id, his_item, pos_item, label, len(his_item)]
                for negi in range(negsample):
                    train_set.append((reviewerID, hist[::-1], neg_list[i*negsample+negi], 0,len(hist[::-1]))) # 负样本 [user_id, his_item, neg_item, label, len(his_item)]
            else:
                # 将最长的那一个序列长度作为测试数据
                test_set.append((reviewerID, hist[::-1], pos_list[i],1,len(hist[::-1])))
                
    random.shuffle(train_set)
    random.shuffle(test_set)
    
    return train_set, test_set

# 将输入的数据进行padding，使得序列特征的长度都一致
def gen_model_input(train_set,user_profile,seq_max_len):

    train_uid = np.array([line[0] for line in train_set])
    train_seq = [line[1] for line in train_set]
    train_iid = np.array([line[2] for line in train_set])
    train_label = np.array([line[3] for line in train_set])
    train_hist_len = np.array([line[4] for line in train_set])

    train_seq_pad = pad_sequences(train_seq, maxlen=seq_max_len, padding='post', truncating='post', value=0)
    train_model_input = {"user_id": train_uid, "click_article_id": train_iid, "hist_article_id": train_seq_pad,
                         "hist_len": train_hist_len}

    return train_model_input, train_label

def youtubednn_u2i_dict(data, topk=20):    
    sparse_features = ["click_article_id", "user_id"]
    SEQ_LEN = 30 # 用户点击序列的长度，短的填充，长的截断
    
    user_profile_ = data[["user_id"]].drop_duplicates('user_id')
    item_profile_ = data[["click_article_id"]].drop_duplicates('click_article_id')  
    
    # 类别编码
    features = ["click_article_id", "user_id"]
    feature_max_idx = {}
    
    for feature in features:
        lbe = LabelEncoder()
        data[feature] = lbe.fit_transform(data[feature])
        feature_max_idx[feature] = data[feature].max() + 1
    
    # 提取user和item的画像，这里具体选择哪些特征还需要进一步的分析和考虑
    user_profile = data[["user_id"]].drop_duplicates('user_id')
    item_profile = data[["click_article_id"]].drop_duplicates('click_article_id')  
    
    user_index_2_rawid = dict(zip(user_profile['user_id'], user_profile_['user_id']))
    item_index_2_rawid = dict(zip(item_profile['click_article_id'], item_profile_['click_article_id']))
    
    # 划分训练和测试集
    # 由于深度学习需要的数据量通常都是非常大的，所以为了保证召回的效果，往往会通过滑窗的形式扩充训练样本
    train_set, test_set = gen_data_set(data, 0)
    # 整理输入数据，具体的操作可以看上面的函数
    train_model_input, train_label = gen_model_input(train_set, user_profile, SEQ_LEN)
    test_model_input, test_label = gen_model_input(test_set, user_profile, SEQ_LEN)
    
    # 确定Embedding的维度
    embedding_dim = 16
    
    # 将数据整理成模型可以直接输入的形式
    user_feature_columns = [SparseFeat('user_id', feature_max_idx['user_id'], embedding_dim),
                            VarLenSparseFeat(SparseFeat('hist_article_id', feature_max_idx['click_article_id'], embedding_dim,
                                                        embedding_name="click_article_id"), SEQ_LEN, 'mean', 'hist_len'),]
    item_feature_columns = [SparseFeat('click_article_id', feature_max_idx['click_article_id'], embedding_dim)]
    
    # 模型的定义 
    # num_sampled: 负采样时的样本数量
    model = YoutubeDNN(user_feature_columns, item_feature_columns, num_sampled=5, user_dnn_hidden_units=(64, embedding_dim))
    # 模型编译
    model.compile(optimizer="adam", loss=sampledsoftmaxloss)  
    
    # 模型训练，这里可以定义验证集的比例，如果设置为0的话就是全量数据直接进行训练
    history = model.fit(train_model_input, train_label, batch_size=256, epochs=1, verbose=1, validation_split=0.0)
    
    # 训练完模型之后,提取训练的Embedding，包括user端和item端
    test_user_model_input = test_model_input
    all_item_model_input = {"click_article_id": item_profile['click_article_id'].values}

    user_embedding_model = Model(inputs=model.user_input, outputs=model.user_embedding)
    item_embedding_model = Model(inputs=model.item_input, outputs=model.item_embedding)
    
    # 保存当前的item_embedding 和 user_embedding 排序的时候可能能够用到，但是需要注意保存的时候需要和原始的id对应
    user_embs = user_embedding_model.predict(test_user_model_input, batch_size=2 ** 12)
    item_embs = item_embedding_model.predict(all_item_model_input, batch_size=2 ** 12)
    
    # embedding保存之前归一化一下
    user_embs = user_embs / np.linalg.norm(user_embs, axis=1, keepdims=True)
    item_embs = item_embs / np.linalg.norm(item_embs, axis=1, keepdims=True)
    
    # 将Embedding转换成字典的形式方便查询
    raw_user_id_emb_dict = {user_index_2_rawid[k]: \
                                v for k, v in zip(user_profile['user_id'], user_embs)}
    raw_item_id_emb_dict = {item_index_2_rawid[k]: \
                                v for k, v in zip(item_profile['click_article_id'], item_embs)}
    # 将Embedding保存到本地
    pickle.dump(raw_user_id_emb_dict, open(save_path + 'user_youtube_emb.pkl', 'wb'))
    pickle.dump(raw_item_id_emb_dict, open(save_path + 'item_youtube_emb.pkl', 'wb'))
    
    # faiss紧邻搜索，通过user_embedding 搜索与其相似性最高的topk个item
    index = faiss.IndexFlatIP(embedding_dim)
    # 上面已经进行了归一化，这里可以不进行归一化了
#     faiss.normalize_L2(user_embs)
#     faiss.normalize_L2(item_embs)
    index.add(item_embs) # 将item向量构建索引
    sim, idx = index.search(np.ascontiguousarray(user_embs), topk) # 通过user去查询最相似的topk个item
    
    user_recall_items_dict = collections.defaultdict(dict)
    for target_idx, sim_value_list, rele_idx_list in tqdm(zip(test_user_model_input['user_id'], sim, idx)):
        target_raw_id = user_index_2_rawid[target_idx]
        # 从1开始是为了去掉商品本身, 所以最终获得的相似商品只有topk-1
        for rele_idx, sim_value in zip(rele_idx_list[1:], sim_value_list[1:]): 
            rele_raw_id = item_index_2_rawid[rele_idx]
            user_recall_items_dict[target_raw_id][rele_raw_id] = user_recall_items_dict.get(target_raw_id, {})\
                                                                    .get(rele_raw_id, 0) + sim_value
            
    user_recall_items_dict = {k: sorted(v.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) for k, v in user_recall_items_dict.items()}
    # 将召回的结果进行排序
    
    # 保存召回的结果
    # 这里是直接通过向量的方式得到了召回结果，相比于上面的召回方法，上面的只是得到了i2i及u2u的相似性矩阵，还需要进行协同过滤召回才能得到召回结果
    # 可以直接对这个召回结果进行评估，为了方便可以统一写一个评估函数对所有的召回结果进行评估
    pickle.dump(user_recall_items_dict, open(save_path + 'youtube_u2i_dict.pkl', 'wb'))
    return user_recall_items_dict

# 由于这里需要做召回评估，所以讲训练集中的最后一次点击都提取了出来
if not metric_recall:
    user_multi_recall_dict['youtubednn_recall'] = youtubednn_u2i_dict(all_click_df, topk=20)
else:
    trn_hist_click_df, trn_last_click_df = get_hist_and_last_click(all_click_df)
    user_multi_recall_dict['youtubednn_recall'] = youtubednn_u2i_dict(trn_hist_click_df, topk=20)
    # 召回效果评估
    metrics_recall(user_multi_recall_dict['youtubednn_recall'], trn_last_click_df, topk=20)

itemcf recall
上面已经通过协同过滤，Embedding检索的方式得到了文章的相似度矩阵，下面使用协同过滤的思想，给用户召回与其历史文章相似的文章。 这里在召回的时候，也是用了关联规则的方式：

考虑相似文章与历史点击文章顺序的权重(细节看代码)
考虑文章创建时间的权重，也就是考虑相似文章与历史点击文章创建时间差的权重
考虑文章内容相似度权重(使用Embedding计算相似文章相似度，但是这里需要注意，在Embedding的时候并没有计算所有商品两两之间的相似度，所以相似的文章与历史点击文章不存在相似度，需要做特殊处理)

# 基于商品的召回i2i
def item_based_recommend(user_id, user_item_time_dict, i2i_sim, sim_item_topk, recall_item_num, item_topk_click, item_created_time_dict, emb_i2i_sim):
    """
        基于文章协同过滤的召回
        :param user_id: 用户id
        :param user_item_time_dict: 字典, 根据点击时间获取用户的点击文章序列   {user1: [(item1, time1), (item2, time2)..]...}
        :param i2i_sim: 字典，文章相似性矩阵
        :param sim_item_topk: 整数， 选择与当前文章最相似的前k篇文章
        :param recall_item_num: 整数， 最后的召回文章数量
        :param item_topk_click: 列表，点击次数最多的文章列表，用户召回补全
        :param emb_i2i_sim: 字典基于内容embedding算的文章相似矩阵
        
        return: 召回的文章列表 [(item1, score1), (item2, score2)...]
    """
    # 获取用户历史交互的文章
    user_hist_items = user_item_time_dict[user_id]
    user_hist_items_ = {user_id for user_id, _ in user_hist_items}
    
    item_rank = {}
    for loc, (i, click_time) in enumerate(user_hist_items):
        for j, wij in sorted(i2i_sim[i].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:sim_item_topk]:
            if j in user_hist_items_:
                continue
            
            # 文章创建时间差权重
            created_time_weight = np.exp(0.8 ** np.abs(item_created_time_dict[i] - item_created_time_dict[j]))
            # 相似文章和历史点击文章序列中历史文章所在的位置权重
            loc_weight = (0.9 ** (len(user_hist_items) - loc))
            
            content_weight = 1.0
            if emb_i2i_sim.get(i, {}).get(j, None) is not None:
                content_weight += emb_i2i_sim[i][j]
            if emb_i2i_sim.get(j, {}).get(i, None) is not None:
                content_weight += emb_i2i_sim[j][i]
                
            item_rank.setdefault(j, 0)
            item_rank[j] += created_time_weight * loc_weight * content_weight * wij
    
    # 不足10个，用热门商品补全
    if len(item_rank) < recall_item_num:
        for i, item in enumerate(item_topk_click):
            if item in item_rank.items(): # 填充的item应该不在原来的列表中
                continue
            item_rank[item] = - i - 100 # 随便给个负数就行
            if len(item_rank) == recall_item_num:
                break
    
    item_rank = sorted(item_rank.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:recall_item_num]
        
    return item_rank

itemcf sim召回

# 先进行itemcf召回, 为了召回评估，所以提取最后一次点击

if metric_recall:
    trn_hist_click_df, trn_last_click_df = get_hist_and_last_click(all_click_df)
else:
    trn_hist_click_df = all_click_df

user_recall_items_dict = collections.defaultdict(dict)
user_item_time_dict = get_user_item_time(trn_hist_click_df)

i2i_sim = pickle.load(open(save_path + 'itemcf_i2i_sim.pkl', 'rb'))
emb_i2i_sim = pickle.load(open(save_path + 'emb_i2i_sim.pkl', 'rb'))

sim_item_topk = 20
recall_item_num = 10
item_topk_click = get_item_topk_click(trn_hist_click_df, k=50)

for user in tqdm(trn_hist_click_df['user_id'].unique()):
    user_recall_items_dict[user] = item_based_recommend(user, user_item_time_dict, \
                                                        i2i_sim, sim_item_topk, recall_item_num, \
                                                        item_topk_click, item_created_time_dict, emb_i2i_sim)

user_multi_recall_dict['itemcf_sim_itemcf_recall'] = user_recall_items_dict
pickle.dump(user_multi_recall_dict['itemcf_sim_itemcf_recall'], open(save_path + 'itemcf_recall_dict.pkl', 'wb'))

if metric_recall:
    # 召回效果评估
    metrics_recall(user_multi_recall_dict['itemcf_sim_itemcf_recall'], trn_last_click_df, topk=recall_item_num)

embedding sim 召回

# 这里是为了召回评估，所以提取最后一次点击
if metric_recall:
    trn_hist_click_df, trn_last_click_df = get_hist_and_last_click(all_click_df)
else:
    trn_hist_click_df = all_click_df

user_recall_items_dict = collections.defaultdict(dict)
user_item_time_dict = get_user_item_time(trn_hist_click_df)
i2i_sim = pickle.load(open(save_path + 'emb_i2i_sim.pkl','rb'))

sim_item_topk = 20
recall_item_num = 10

item_topk_click = get_item_topk_click(trn_hist_click_df, k=50)

for user in tqdm(trn_hist_click_df['user_id'].unique()):
    user_recall_items_dict[user] = item_based_recommend(user, user_item_time_dict, i2i_sim, sim_item_topk, 
                                                        recall_item_num, item_topk_click, item_created_time_dict, emb_i2i_sim)
    
user_multi_recall_dict['embedding_sim_item_recall'] = user_recall_items_dict
pickle.dump(user_multi_recall_dict['embedding_sim_item_recall'], open(save_path + 'embedding_sim_item_recall.pkl', 'wb'))

if metric_recall:
    # 召回效果评估
    metrics_recall(user_multi_recall_dict['embedding_sim_item_recall'], trn_last_click_df, topk=recall_item_num)