 Lihat di TensorFlow.org |  Jalankan di Google Colab |  Lihat sumber di GitHub |  Unduh buku catatan |
Dalam tutorial pengambilan dasar kami membangun sistem pencarian menggunakan jam tangan film sebagai sinyal interaksi positif.
Namun, dalam banyak aplikasi, ada banyak sumber umpan balik yang kaya untuk dimanfaatkan. Misalnya, situs e-niaga dapat merekam kunjungan pengguna ke halaman produk (berlimpah, tetapi sinyalnya relatif rendah), klik gambar, menambahkan ke keranjang, dan, terakhir, pembelian. Bahkan mungkin merekam sinyal pasca-pembelian seperti ulasan dan pengembalian.
Mengintegrasikan semua bentuk umpan balik yang berbeda ini sangat penting untuk membangun sistem yang disukai pengguna, dan yang tidak mengoptimalkan satu metrik dengan mengorbankan kinerja keseluruhan.
Selain itu, membangun model bersama untuk banyak tugas dapat menghasilkan hasil yang lebih baik daripada membangun sejumlah model khusus tugas. Ini terutama benar jika beberapa data berlimpah (misalnya, klik), dan beberapa data jarang (pembelian, pengembalian, tinjauan manual). Dalam skenario tersebut, model gabungan mungkin dapat menggunakan representasi belajar dari tugas yang melimpah untuk meningkatkan prediksi pada tugas jarang melalui fenomena yang dikenal sebagai pembelajaran Transfer . Misalnya, tulisan ini menunjukkan bahwa model memprediksi peringkat eksplisit pengguna dari survei pengguna jarang dapat ditingkatkan secara substansial dengan menambahkan tugas tambahan yang menggunakan data klik log berlimpah.
Dalam tutorial ini, kita akan membuat rekomendasi multi-tujuan untuk Movielens, menggunakan sinyal implisit (jam tangan film) dan eksplisit (peringkat).
Impor
Pertama-tama mari kita singkirkan impor kita.
pip install -q tensorflow-recommenderspip install -q --upgrade tensorflow-datasets
import os
import pprint
import tempfile
from typing import Dict, Text
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_recommenders as tfrs
Mempersiapkan kumpulan data
Kita akan menggunakan dataset Movielens 100K.
ratings = tfds.load('movielens/100k-ratings', split="train")
movies = tfds.load('movielens/100k-movies', split="train")
# Select the basic features.
ratings = ratings.map(lambda x: {
"movie_title": x["movie_title"],
"user_id": x["user_id"],
"user_rating": x["user_rating"],
})
movies = movies.map(lambda x: x["movie_title"])
Dan ulangi persiapan kami untuk membangun kosakata dan membagi data menjadi rangkaian dan rangkaian tes:
# Randomly shuffle data and split between train and test.
tf.random.set_seed(42)
shuffled = ratings.shuffle(100_000, seed=42, reshuffle_each_iteration=False)
train = shuffled.take(80_000)
test = shuffled.skip(80_000).take(20_000)
movie_titles = movies.batch(1_000)
user_ids = ratings.batch(1_000_000).map(lambda x: x["user_id"])
unique_movie_titles = np.unique(np.concatenate(list(movie_titles)))
unique_user_ids = np.unique(np.concatenate(list(user_ids)))
Model multi-tugas
Ada dua bagian penting untuk pemberi rekomendasi multi-tugas:
- Mereka mengoptimalkan untuk dua atau lebih tujuan, dan memiliki dua atau lebih kerugian.
- Mereka berbagi variabel di antara tugas-tugas, memungkinkan untuk transfer pembelajaran.
Dalam tutorial ini, kita akan mendefinisikan model kita seperti sebelumnya, tetapi alih-alih memiliki satu tugas, kita akan memiliki dua tugas: satu untuk memprediksi peringkat, dan satu lagi untuk memprediksi tontonan film.
Pengguna dan model film adalah seperti sebelumnya:
user_model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.StringLookup(
vocabulary=unique_user_ids, mask_token=None),
# We add 1 to account for the unknown token.
tf.keras.layers.Embedding(len(unique_user_ids) + 1, embedding_dimension)
])
movie_model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.StringLookup(
vocabulary=unique_movie_titles, mask_token=None),
tf.keras.layers.Embedding(len(unique_movie_titles) + 1, embedding_dimension)
])
Namun, sekarang kita akan memiliki dua tugas. Yang pertama adalah tugas penilaian:
tfrs.tasks.Ranking(
loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError(),
metrics=[tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()],
)
Tujuannya adalah untuk memprediksi peringkat seakurat mungkin.
Yang kedua adalah tugas pengambilan:
tfrs.tasks.Retrieval(
metrics=tfrs.metrics.FactorizedTopK(
candidates=movies.batch(128)
)
)
Seperti sebelumnya, tujuan tugas ini adalah untuk memprediksi film mana yang akan atau tidak akan ditonton pengguna.
Menyatukannya
Kami menggabungkan semuanya dalam kelas model.
Komponen baru di sini adalah - karena kita memiliki dua tugas dan dua kerugian - kita perlu memutuskan seberapa penting setiap kerugian itu. Kita dapat melakukan ini dengan memberikan bobot masing-masing kerugian, dan memperlakukan bobot ini sebagai hyperparameters. Jika kita menetapkan bobot kerugian yang besar untuk tugas pemeringkatan, model kita akan fokus pada memprediksi peringkat (tetapi masih menggunakan beberapa informasi dari tugas pengambilan); jika kita menetapkan bobot penurunan yang besar untuk tugas pengambilan, itu akan fokus pada pengambilan.
class MovielensModel(tfrs.models.Model):
def __init__(self, rating_weight: float, retrieval_weight: float) -> None:
# We take the loss weights in the constructor: this allows us to instantiate
# several model objects with different loss weights.
super().__init__()
embedding_dimension = 32
# User and movie models.
self.movie_model: tf.keras.layers.Layer = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.StringLookup(
vocabulary=unique_movie_titles, mask_token=None),
tf.keras.layers.Embedding(len(unique_movie_titles) + 1, embedding_dimension)
])
self.user_model: tf.keras.layers.Layer = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.StringLookup(
vocabulary=unique_user_ids, mask_token=None),
tf.keras.layers.Embedding(len(unique_user_ids) + 1, embedding_dimension)
])
# A small model to take in user and movie embeddings and predict ratings.
# We can make this as complicated as we want as long as we output a scalar
# as our prediction.
self.rating_model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(256, activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(1),
])
# The tasks.
self.rating_task: tf.keras.layers.Layer = tfrs.tasks.Ranking(
loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError(),
metrics=[tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()],
)
self.retrieval_task: tf.keras.layers.Layer = tfrs.tasks.Retrieval(
metrics=tfrs.metrics.FactorizedTopK(
candidates=movies.batch(128).map(self.movie_model)
)
)
# The loss weights.
self.rating_weight = rating_weight
self.retrieval_weight = retrieval_weight
def call(self, features: Dict[Text, tf.Tensor]) -> tf.Tensor:
# We pick out the user features and pass them into the user model.
user_embeddings = self.user_model(features["user_id"])
# And pick out the movie features and pass them into the movie model.
movie_embeddings = self.movie_model(features["movie_title"])
return (
user_embeddings,
movie_embeddings,
# We apply the multi-layered rating model to a concatentation of
# user and movie embeddings.
self.rating_model(
tf.concat([user_embeddings, movie_embeddings], axis=1)
),
)
def compute_loss(self, features: Dict[Text, tf.Tensor], training=False) -> tf.Tensor:
ratings = features.pop("user_rating")
user_embeddings, movie_embeddings, rating_predictions = self(features)
# We compute the loss for each task.
rating_loss = self.rating_task(
labels=ratings,
predictions=rating_predictions,
)
retrieval_loss = self.retrieval_task(user_embeddings, movie_embeddings)
# And combine them using the loss weights.
return (self.rating_weight * rating_loss
+ self.retrieval_weight * retrieval_loss)
Model khusus penilaian
Bergantung pada bobot yang kami tetapkan, model akan mengkodekan keseimbangan tugas yang berbeda. Mari kita mulai dengan model yang hanya mempertimbangkan peringkat.
model = MovielensModel(rating_weight=1.0, retrieval_weight=0.0)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(0.1))
cached_train = train.shuffle(100_000).batch(8192).cache()
cached_test = test.batch(4096).cache()
model.fit(cached_train, epochs=3)
metrics = model.evaluate(cached_test, return_dict=True)
print(f"Retrieval top-100 accuracy: {metrics['factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy']:.3f}.")
print(f"Ranking RMSE: {metrics['root_mean_squared_error']:.3f}.")
Epoch 1/3 10/10 [==============================] - 7s 331ms/step - root_mean_squared_error: 2.0903 - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.7500e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0024 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0054 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0294 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0589 - loss: 4.0315 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 4.0315 Epoch 2/3 10/10 [==============================] - 3s 321ms/step - root_mean_squared_error: 1.1531 - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.8750e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0024 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0054 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0297 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0591 - loss: 1.3189 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 1.3189 Epoch 3/3 10/10 [==============================] - 3s 316ms/step - root_mean_squared_error: 1.1198 - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.6250e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0025 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0055 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0300 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0597 - loss: 1.2479 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 1.2479 5/5 [==============================] - 3s 194ms/step - root_mean_squared_error: 1.1130 - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 4.5000e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0028 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0052 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0295 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0597 - loss: 1.2336 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 1.2336 Retrieval top-100 accuracy: 0.060. Ranking RMSE: 1.113.
Model ini baik-baik saja dalam memprediksi peringkat (dengan RMSE sekitar 1,11), tetapi berkinerja buruk dalam memprediksi film mana yang akan ditonton atau tidak: akurasinya pada 100 hampir 4 kali lebih buruk daripada model yang dilatih hanya untuk memprediksi jam tangan.
Model khusus pengambilan
Sekarang mari kita coba model yang berfokus pada pengambilan saja.
model = MovielensModel(rating_weight=0.0, retrieval_weight=1.0)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(0.1))
model.fit(cached_train, epochs=3)
metrics = model.evaluate(cached_test, return_dict=True)
print(f"Retrieval top-100 accuracy: {metrics['factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy']:.3f}.")
print(f"Ranking RMSE: {metrics['root_mean_squared_error']:.3f}.")
Epoch 1/3 10/10 [==============================] - 4s 313ms/step - root_mean_squared_error: 3.7238 - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 7.5000e-05 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0014 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0041 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0473 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1135 - loss: 69818.0298 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 69818.0298 Epoch 2/3 10/10 [==============================] - 3s 326ms/step - root_mean_squared_error: 3.7495 - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0011 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0116 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0268 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1425 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2658 - loss: 67473.2884 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 67473.2884 Epoch 3/3 10/10 [==============================] - 3s 314ms/step - root_mean_squared_error: 3.7648 - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0014 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0180 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0388 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1773 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.3050 - loss: 66329.2543 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 66329.2543 5/5 [==============================] - 1s 193ms/step - root_mean_squared_error: 3.7730 - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0012 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0097 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0218 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1253 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2352 - loss: 31085.0697 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 31085.0697 Retrieval top-100 accuracy: 0.235. Ranking RMSE: 3.773.
Kami mendapatkan hasil sebaliknya: model yang bekerja dengan baik dalam pengambilan, tetapi buruk dalam memprediksi peringkat.
Model bersama
Sekarang mari kita latih model yang memberikan bobot positif untuk kedua tugas.
model = MovielensModel(rating_weight=1.0, retrieval_weight=1.0)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(0.1))
model.fit(cached_train, epochs=3)
metrics = model.evaluate(cached_test, return_dict=True)
print(f"Retrieval top-100 accuracy: {metrics['factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy']:.3f}.")
print(f"Ranking RMSE: {metrics['root_mean_squared_error']:.3f}.")
Epoch 1/3 10/10 [==============================] - 4s 299ms/step - root_mean_squared_error: 2.5007 - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 3.7500e-05 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0014 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0043 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0450 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1102 - loss: 69811.8274 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 69811.8274 Epoch 2/3 10/10 [==============================] - 3s 312ms/step - root_mean_squared_error: 1.2097 - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 9.8750e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0110 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0255 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1385 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2605 - loss: 67481.2713 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 67481.2713 Epoch 3/3 10/10 [==============================] - 3s 305ms/step - root_mean_squared_error: 1.1200 - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0011 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0175 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0380 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1758 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.3040 - loss: 66297.9318 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 66297.9318 5/5 [==============================] - 1s 187ms/step - root_mean_squared_error: 1.1312 - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 9.5000e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0083 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0220 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1248 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2347 - loss: 31062.8206 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 31062.8206 Retrieval top-100 accuracy: 0.235. Ranking RMSE: 1.131.
Hasilnya adalah model yang melakukan secara kasar baik pada kedua tugas sebagai masing-masing model khusus.
Membuat prediksi
Kita dapat menggunakan model multitugas terlatih untuk mendapatkan pengguna terlatih dan penyematan film, serta peringkat yang diprediksi:
trained_movie_embeddings, trained_user_embeddings, predicted_rating = model({
"user_id": np.array(["42"]),
"movie_title": np.array(["Dances with Wolves (1990)"])
})
print("Predicted rating:")
print(predicted_rating)
Predicted rating: tf.Tensor([[3.4021819]], shape=(1, 1), dtype=float32)
Sementara hasil di sini tidak menunjukkan manfaat akurasi yang jelas dari model gabungan dalam kasus ini, pembelajaran multi-tugas pada umumnya merupakan alat yang sangat berguna. Kita dapat mengharapkan hasil yang lebih baik ketika kita dapat mentransfer pengetahuan dari tugas yang berlimpah data (seperti klik) ke tugas jarang data yang terkait erat (seperti pembelian).