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Recommenders-推荐系统的最佳实战教程

Recommenders现在在PyPI上，可以使用pip安装！此外，还有大量的错误修复和实用程序改进

您可以在此处找到PyPI页面：https://pypi.org/project/ms-recommenders/

您可以在此处找到软件包文档：https://microsoft-recommenders.readthedocs.io/en/latest/

引言

此存储库包含构建推荐系统的示例和最佳实践，以Jupyter笔记本形式提供。这些示例详细介绍了我们在五项关键任务上的学习：

中提供了几个实用程序reco_utils以支持常见任务，例如以不同算法预期的格式加载数据集、评估模型输出以及拆分训练/测试数据。其中包括几种最先进算法的实现，以便在您自己的应用程序中进行自学和自定义。请参阅reco_utils documentation

有关存储库的更详细概述，请参阅wiki page

快速入门

请参阅setup guide有关在本地设置计算机的更多详细信息，请访问data science virtual machine (DSVM)或打开Azure Databricks

推荐器软件包的安装已经过Python版本3.6和3.7的测试。建议在干净的环境中安装软件包及其依赖项(例如conda或venv)

要在本地计算机上进行设置，请执行以下操作：

要安装核心实用程序、基于CPU的算法和相关性，请执行以下操作：

  1. 确保安装了编译所需的软件。在Linux上，可以通过添加构建基本依赖项来支持这一点：
sudo apt-get install -y build-essential

在Windows上，您需要Microsoft C++ Build Tools

  1. 从以下位置安装软件包PyPI：
pip install --upgrade pip
pip install ms-recommenders[examples]
  1. 向Jupyter注册您的(CONDA或虚拟)环境：
python -m ipykernel install --user --name my_environment_name --display-name "Python (reco)"
  1. 启动Jupyter笔记本服务器
jupyter notebook
  1. 运行SAR Python CPU MovieLens笔记本在下面00_quick_start文件夹。确保将内核更改为“Python(Reco)”

有关安装软件包的其他选项(支持图形处理器、电光等)看见this guide

注意事项-TheAlternating Least Squares (ALS)笔记本电脑需要PySpark环境才能运行。请按照中的步骤操作setup guide在PySpark环境中运行这些笔记本。对于深度学习算法，建议使用GPU机器，并遵循setup guide要设置NVIDIA库，请执行以下操作

算法

下表列出了存储库中当前可用的推荐算法。当有不同的实施可用时，笔记本将链接在环境列下

算法 环境 类型 描述
交替最小二乘(ALS) PySpark 协同过滤 大数据集中显式或隐式反馈的矩阵分解算法，电光MLLib针对可扩展性和分布式计算能力进行了优化
关注异步奇异值分解(A2SVD)* Python CPU / Python GPU 协同过滤 一种基于顺序的算法，旨在利用注意力机制捕获长期和短期用户偏好
CONAC/贝叶斯个性化排名(BPR) Python CPU 协同过滤 隐式反馈预测项目排序的矩阵分解算法
角/双边变分自动编码器(BiVAE) Python CPU / Python GPU 协同过滤 二元数据的生成模型(例如，用户-项目交互)
卷积序列嵌入推荐(CASER) Python CPU / Python GPU 协同过滤 基于卷积的算法，旨在捕获用户的一般偏好和序列模式
深度知识感知网络(DKN)* Python CPU / Python GPU 基于内容的过滤 包含知识图和文章嵌入的深度学习算法，可提供强大的新闻或文章推荐
极深因式分解机(XDeepFM)* Python CPU / Python GPU 混血儿 基于深度学习的具有用户/项目特征的隐式和显式反馈算法
FastAI嵌入点偏置(FAST) Python CPU / Python GPU 协同过滤 面向用户和项目的带嵌入和偏向的通用算法
LightFM/混合矩阵分解 Python CPU 混血儿 隐式和显式反馈的混合矩阵分解算法
LightGBM/渐变增强树* Python CPU/PySpark 基于内容的过滤 基于内容问题的快速训练和低内存占用的梯度Boosting树算法
LightGCN Python CPU / Python GPU 协同过滤 一种深度学习算法，简化了隐式反馈预测GCN的设计
GeoIMC* Python CPU 混血儿 矩阵补全算法，考虑了用户和项目的特点，使用黎曼共轭梯度优化，遵循几何方法
GRU4Rec Python CPU / Python GPU 协同过滤 基于序列的算法，旨在使用递归神经网络捕获长期和短期用户偏好
多项式VAE Python CPU / Python GPU 协同过滤 预测用户/项目交互的产生式模型
具有长期和短期用户表示的神经推荐(LSTUR)* Python CPU / Python GPU 基于内容的过滤 具有长期和短期用户兴趣建模的神经推荐算法
基于注意力多视图学习(NAML)的神经推荐* Python CPU / Python GPU 基于内容的过滤 具有注意力多视角学习的神经推荐算法
神经协同过滤(NCF) Python CPU / Python GPU 协同过滤 一种性能增强的隐式反馈深度学习算法
具有个性化注意的神经推荐(NPA)* Python CPU / Python GPU 基于内容的过滤 基于个性化注意力网络的神经推荐算法
基于多头自我注意(NRMS)的神经推荐* Python CPU / Python GPU 基于内容的过滤 一种多头自关注的神经推荐算法
下一项推荐(NextItNet) Python CPU / Python GPU 协同过滤 基于扩张卷积和残差网络的序列模式捕获算法
受限Boltzmann机器(RBM) Python CPU / Python GPU 协同过滤 基于神经网络的显式或隐式反馈潜在概率分布学习算法
黎曼低秩矩阵完成(RLRMC)* Python CPU 协同过滤 基于黎曼共轭梯度优化的小内存矩阵分解算法
简单推荐算法(SAR)* Python CPU 协同过滤 基于相似度的隐式反馈数据集算法
短期和长期偏好综合推荐(SLI-REC)* Python CPU / Python GPU 协同过滤 基于顺序的算法，旨在使用注意机制、时间感知控制器和内容感知控制器捕获长期和短期用户偏好
多兴趣感知的序贯用户建模(SUM)* Python CPU / Python GPU 协同过滤 一种旨在捕捉用户多兴趣的增强型记忆网络顺序用户模型
标准VAE Python CPU / Python GPU 协同过滤 预测用户/项目交互的产生式模型
奇异值分解(SVD) Python CPU 协同过滤 预测不是很大数据集中显式评级反馈的矩阵分解算法
术语频率-文档频率反转(TF-IDF) Python CPU 基于内容的过滤 一种简单的基于相似度的文本数据内容推荐算法
Vowpal Wabbit(大众)* Python CPU (online training) 基于内容的过滤 快速在线学习算法，非常适合用户功能/上下文不断变化的场景
宽而深 Python CPU / Python GPU 混血儿 一种可记忆特征交互和泛化用户特征的深度学习算法
xLearch/factorization Machine(FM)&场感知FM(FFM) Python CPU 混血儿 利用用户/项目特征预测标签的快速高效内存算法

注意事项：*指示由Microsoft发明/贡献的算法

独立的或正在孵化的算法和实用程序是contrib文件夹。这将包含可能不容易放入核心存储库的贡献，或者需要时间来重构或成熟代码并添加必要的测试

算法 环境 类型 描述
SARplus* PySpark 协同过滤 电光合成孔径雷达的优化实现

初步比较

我们提供一个benchmark notebook以说明如何评估和比较不同的算法。在本笔记本中，使用分层拆分将MovieLens数据集按75/25的比率拆分成训练/测试集。使用下面的每个协同过滤算法来训练推荐模型。我们利用文献中报道的经验参数值。here在对指标进行排名时，我们使用k=10(前十大推荐项目)。我们在标准NC6S_v2上运行比较Azure DSVM(6个vCPU、112 GB内存和1个P100 GPU)。电光肌萎缩侧索硬化症在本地独立模式下运行。在此表中，我们显示了在Movielens 100k上运行15个时期的算法的结果

算法 地图 nDCG@k 精度@k Recall@k RMSE Mae R2个 解释的差异
ALS 0.004732 0.044239 0.048462 0.017796 0.965038 0.753001 0.255647 0.251648
BiVAE 0.146126 0.475077 0.411771 0.219145 不适用 不适用 不适用 不适用
BPR 0.132478 0.441997 0.388229 0.212522 不适用 不适用 不适用 不适用
FastAI 0.025503 0.147866 0.130329 0.053824 0.943084 0.744337 0.285308 0.287671
LightGCN 0.088526 0.419846 0.379626 0.144336 不适用 不适用 不适用 不适用
NCF 0.107720 0.396118 0.347296 0.180775 不适用 不适用 不适用 不适用
SAR 0.110591 0.382461 0.330753 0.176385 1.253805 1.048484 -0.569363 0.030474
SVD 0.012873 0.095930 0.091198 0.032783 0.938681 0.742690 0.291967 0.291971

行为规范

本项目坚持Microsoft’s Open Source Code of Conduct为了给所有人营造一个欢迎和鼓舞人心的社区

贡献

这个项目欢迎大家提供意见和建议。在投稿之前，请查看我们的contribution guidelines

生成状态

这些测试是夜间构建，用于计算冒烟和集成测试。main是我们的主要分支机构staging是我们的发展分部。我们使用pytest中测试python实用程序reco_utils和papermill对于notebooks有关测试管道的更多信息，请参阅test documentation

DSVM构建状态

以下测试每天在Linux DSVM上运行。这些机器全天候运转。

构建类型 分支机构 状态 分支机构 状态
Linux CPU 主干道 试运行
Linux GPU 主干道 试运行
LINUX电光 主干道 试运行

相关项目

参考文献

  • A.Argyriou、M.González-Fierro和L.Zhang，“Microsoft推荐器：可投入生产的推荐系统的最佳实践(Best Practices for Production-Ready Recommendation Systems)”，万维网2020：台北国际万维网大会，2020年。在线提供：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3366424.3382692
  • 张立，吴涛，谢，A.Argyriou，M.González-Fierro，J.Lian，“建立规模化的可生产推荐系统”，ACM SIGKDD 2019年知识发现和数据挖掘大会(KDD 2019)，2019年
  • S.Graham，J.K.Min，T.Wu，“微软推荐器：加速开发推荐器系统的工具”，RecSys‘19：第13届ACM推荐系统会议论文集，2019年。在线提供：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3298689.3346967