相信大家都在淘宝购买过相关的商品。
比如，在100个人中，有99个人在买了电脑之后，还会去购买鼠标，键盘，无线网卡等等。
除了电商领域，推荐系统还广泛的应用在电影推荐，兴趣推荐等等。
看完这部剧之后，还觉得不过瘾怎么办？
是不是感觉推荐的电影都很符合自己的口味？
这个例子也同样引出了推荐系统中一个重要的分支——协同过滤
它主要可以分为基于用户的，基于物品的和基于模型的协同过滤算法。
例如，用户A看过了<白夜追凶>和<无证之罪>，而资深悬疑剧爱好者不仅看过这两部剧，还看过了<非自然死亡>和<我们与恶的距离>。
推荐系统的另一个典型场景是广告点击率预估。
为了提高广告投放的准确度，广告点击率预估模型需要评价用户点击某些应用的概率，将用户最可能点击的应用进行推送，达到准确的投放广告的目的。
除了上述领域，推荐系统还广泛的应用在生活中的方方面面，可以说是机器学习在工业界中最成功的落地场景之一了。
传统的推荐系统以协同过滤为代表，而随着深度学习的快速发展，越来越多的研究者尝试应用深度学习技术到推荐系统中。
总体流程
在此我们以APP商店中的推荐系统为例，其整体流程可以如下图所示
推荐系统流程图
给定一个查询，这个查询可能是用户相关的特征，推荐系统首先会从数据库中检索到查询相关的APP，由于APP的数量非常巨大，因此我们可以取最相关的100个检索结果作为候选APP，这一过程通常叫作
粗排
。
然后将候选的100个APP送入排序模型中，此处的排序模型就是我们下面将要介绍的
Wide&Deep模型
，这一过程也被叫作
精排
。
排序完成后，我们可以将点击概率最高的APP放置于用户最容易注意到的地方。
在累积了一定数量的日志文件后，就可以继续微调排序模型，提高模型的准确程度
。
Wide&Deep模型自从被提出后就引起来非常大的关注。
此模型主要可以分成两个部分，Wide部分和Deep部分
。
Wide模型
Wide部分就是一个线性网络，和我们在初中学的多元线性方程是一样的，只不过其中的参数求解采用梯度下降的方式。
y=wx
它的设计目的是
为了记住数据中特定的特征组合方式
。
假设
当前wide网络只有一个特征
，当该特征取1时，y=wx可以得到y=0.9(假设w的值是0.9)，当该特征取0时，y=0。
回到我们APP应用推荐的场景中，可以看到图右侧的Cross Product Transformation，就是我们的wide部分的输入。
例如用户手机已经安装了微信，且当前的待估计的APP为QQ，那么这个组合特征就是(User Installed App=’微信’, Impression APP=’QQ’)。
Deep模型
介绍完Wide部分，我们重新回来再看下Deep部分。
Deep部分的设计是为了模型具有较好的泛化能力
，在输入的数据没有在训练集中出现时，它依然能够保持相关性较好的输出
。
在下图中，
Deep模型输入都是一些含义不是非常明显的特征
，例如设备类型，用户统计数据等类别特征(Categorical Features)。
例如手机的种类可能存在成千上万个，因此我们通常把这些类别特征通过
嵌入(Embedding)
的方式，
映射成低维空间的参数向量
。
2Wide&Deep模型图
在拼接完成后，可以得到大致为1200维度的向量
。
在广告点击率预估的场景中，
模型的输出是一个0~1之间的值
，
表示当前候选APP被点击的概率
。
首先，
Deep部分的输出是一个256维度的向量
，可以通过一个线性变换将其映射为维度为1的值，然后
和Wide部分的输出进行求和，将求和后的结果输入到逻辑回归函数中。
在介绍完模型之后，现在开始动手实践了，由于谷歌公司并没有将其在论文中使用的APP商店数据集进行公开，因此我们现在
采用Criteo公司发布在Kaggle的广告点击率预估数据集Criteo
。
对应的Mindpsore代码可以在此处找到：
https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/wide_and_deep
其中包含了模型的定义、训练以及数据的预处理过程。
在模型定义前，我们需要对数据进行预处理。
数据处理的目的是将数据集中的特征取值映射为数值id，并且去除一些出现次数过少的特征值
，避免特征值出现次数过少，导致当特征值对应的参数向量的更新次数过少，影响模型的精度。
数据处理的核心思路如下图所示，针对类别特征，建立一个词表，里面记录着每次出现的特征取值的编号。
还记得之前提到过的低维嵌入过程吗？
将Criteo数据集下载后解压
，可以看到train.txt和test.txt文件。
可以看到其中某些行存在缺失
。
我们可以调用
model_zoo/wide_and_deep/src/preprocess_data.py
进行数据的下载和处理，
对于缺失值，可以将其标记为OOV(Out Of Vocabulary)对应的id
。
介绍完数据处理后，我们在此开始
定义模型
。
model_zoo/wide_and_deep/src/wide_and_deep.py
在MindSpore中，网络的定义方式和Pytorch比较接近，先定义定义的操作，然后再construct函数中对调用对应的操作对输入进行处理。
首先我们再回忆下
Wide&Deep网络
，它由一个Wide部分和Deep部分。
Wide部分是一个线性网络
。
在实现上，我们将线性网络中的权重视为维度为1，通过嵌入矩阵查找的方式即可获得输入x对应的权重，然后将其和输入的mask相乘，将结果求和。
值得注意的是，
我们将连续特征和类别特征进行等同处理，因此这里的mask是为了将连续特征和类别特征进行区而设计的
。
连续特征mask中的值即为连续特征值，类别特征mask中的值为1
。
class WideDeepModel(nn.Cell):
def init(self, config):
super(WideDeepModel, self).init()
…
init_acts = [('Wide_w', [self.vocab_size, 1], self.emb_init),
('V_l2', [self.vocab_size, self.emb_dim], self.emb_init),
('Wide_b', [1], self.emb_init)]
var_map = init_var_dict(self.init_args, init_acts)
self.wide_w = var_map["Wide_w"]
self.wide_b = var_map["Wide_b"]
self.embeddinglookup = nn.EmbeddingLookup()
self.mul = P.Mul()
self.reduce_sum = P.ReduceSum(keep_dims=False)
self.reshape = P.Reshape()
self.square = P.Square()
def construct(self, id_hldr, wt_hldr):
mask = self.reshape(wt_hldr, (self.batch_size, self.field_size, 1))
# Wide layer
wide_id_weight = self.embeddinglookup(self.wide_w, id_hldr, 0)
wx = self.mul(wide_id_weight, mask)
wide_out = self.reshape(self.reduce_sum(wx, 1) + self.wide_b, (-1, 1))
out = wide_out
现在我们开始定义Deep部分。
Deep部分同样有一个嵌入矩阵查找
，以及5层的全连接层构成。
class WideDeepModel(nn.Cell):
def init(self, config):
super(WideDeepModel, self).init()
…
init_acts = [('Wide_w', [self.vocab_size, 1], self.emb_init),
('V_l2', [self.vocab_size, self.emb_dim], self.emb_init),
('Wide_b', [1], self.emb_init)]
var_map = init_var_dict(self.init_args, init_acts)
self.wide_w = var_map["Wide_w"]
self.wide_b = var_map["Wide_b"]
self.embedding_table = var_map["V_l2"]
self.dense_layer_1 = DenseLayer(self.all_dim_list[0],
self.all_dim_list[1],
self.weight_bias_init,
self.deep_layer_act,
convert_dtype=True, drop_out=config.dropout_flag)
self.dense_layer_2 = DenseLayer(self.all_dim_list[1],
self.all_dim_list[2],
self.weight_bias_init,
self.deep_layer_act,
convert_dtype=True, drop_out=config.dropout_flag)
self.dense_layer_3 = DenseLayer(self.all_dim_list[2],
self.all_dim_list[3],
self.weight_bias_init,
self.deep_layer_act,
convert_dtype=True, drop_out=config.dropout_flag)
self.dense_layer_4 = DenseLayer(self.all_dim_list[3],
self.all_dim_list[4],
self.weight_bias_init,
self.deep_layer_act,
convert_dtype=True, drop_out=config.dropout_flag)
self.dense_layer_5 = DenseLayer(self.all_dim_list[4],
self.all_dim_list[5],
self.weight_bias_init,
self.deep_layer_act,
use_activation=False, convert_dtype=True, drop_out=config.dropout_flag)
self.embeddinglookup = nn.EmbeddingLookup()
self.mul = P.Mul()
self.reduce_sum = P.ReduceSum(keep_dims=False)
self.reshape = P.Reshape()
self.square = P.Square()
self.shape = P.Shape()
self.tile = P.Tile()
self.concat = P.Concat(axis=1)
self.cast = P.Cast()
def construct(self, id_hldr, wt_hldr):
"""
Args:
id_hldr: batch ids;
wt_hldr: batch weights;
"""
mask = self.reshape(wt_hldr, (self.batch_size, self.field_size, 1))
# Wide layer
wide_id_weight = self.embeddinglookup(self.wide_w, id_hldr, 0)
wx = self.mul(wide_id_weight, mask)
wide_out = self.reshape(self.reduce_sum(wx, 1) + self.wide_b, (-1, 1))
# Deep layer
deep_id_embs = self.embeddinglookup(self.embedding_table, id_hldr, 0)
vx = self.mul(deep_id_embs, mask)
deep_in = self.reshape(vx, (-1, self.field_size * self.emb_dim))
deep_in = self.dense_layer_1(deep_in)
deep_in = self.dense_layer_2(deep_in)
deep_in = self.dense_layer_3(deep_in)
deep_in = self.dense_layer_4(deep_in)
deep_out = self.dense_layer_5(deep_in)
out = wide_out + deep_out
return out, self.embedding_table
我们采用交叉熵作为损失函数，Wide部分采用FTRL作为优化器
。
在train_and_eval.py中的定义了数据，模型的初始化以及训练过程，在定义完模型中，可以将初始化的网络送入Model类中，这个类和Tensorflow中Estimator比较接近，可以通过简单的接口实现网络的训练(model.train)和评估(model.eval)。
model_zoo/wide_and_deep/train_and_eval.py
另外，此函数中定义了一些回调函数
https://www.mindspore.cn/tutorial/-zhCN/master/advanced_use/customized_debugging_information.html
可以打印损失值等相关信息。
def test_train_eval(config):
"""
test_train_eval
"""
data_path = config.data_path
batch_size = config.batch_size
epochs = config.epochs
ds_train = create_dataset(data_path, train_mode=True, epochs=epochs, batch_size=batch_size)
ds_eval = create_dataset(data_path, train_mode=False, epochs=epochs + 1, batch_size=batch_size)
print("ds_train.size: {}".format(ds_train.get_dataset_size()))
print("ds_eval.size: {}".format(ds_eval.get_dataset_size()))
net_builder = ModelBuilder()
train_net, eval_net = net_builder.get_net(config)
train_net.set_train()
auc_metric = AUCMetric()
model = Model(train_net, eval_network=eval_net, metrics={"auc": auc_metric})
eval_callback = EvalCallBack(model, ds_eval, auc_metric, config)
callback = LossCallBack(config=config)
ckptconfig = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=ds_train.get_dataset_size(), keep_checkpoint_max=5)
ckpoint_cb = ModelCheckpoint(prefix='widedeep_train', directory=config.ckpt_path, config=ckptconfig)
out = model.eval(ds_eval)
print("=====" * 5 + "model.eval() initialized: {}".format(out))
model.train(epochs, ds_train,
callbacks=[TimeMonitor(ds_train.get_dataset_size()), eval_callback, callback, ckpoint_cb])
一旦训练完成后
，就可以装载模型参数进行评估。
评估网络和训练网络类似，只不过输出经过了一个Sigmoid层。
class PredictWithSigmoid(nn.Cell):
def init(self, network):
super(PredictWithSigmoid, self).init()
self.network = network
self.sigmoid = P.Sigmoid()
def construct(self, batch_ids, batch_wts, labels):
logits, _, _, = self.network(batch_ids, batch_wts)
pred_probs = self.sigmoid(logits)
return logits, pred_probs, labels
采用AUC作为评价指标
。
可以较好的反映模型学习的好坏，其值在0~1之间，值越高，模型的性能越好
。
本文内容介绍了推荐系统的原理和实践代码。
参考文献
[1] Cheng H T, Koc L, Harmsen J, et al. Wide & deep learning for recommender systems[C]//Proceedings of the 1st workshop on deep learning for recommender systems. 2016: 7-10.
[2]https://www.mindspore.cn/tutorial/-zhCN/master/advanced_use/customized_debugging_information.html
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