《搜索和推荐中的深度匹配》——2.2 搜索和推荐中的匹配模型

末蓝、 2022-10-16 06:20 127阅读 0赞

接下来，我们概述搜索和推荐中的匹配模型，并介绍潜在空间中的匹配方法。

### 2.2.1 搜索中的匹配模型 ###

当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。一组查询文档对 D = （ q 1 ， d 1 ， r 1 ） ， （ q 2 ， d 2 ， r 2 ） ， . . . ， （ q N ， d N ， r N ） D = \{（q\_1，d\_1，r\_1），（q\_2，d\_2，r\_2），...，（q\_N，d\_N，r\_N）\} D=（q1，d1，r1），（q2，d2，r2），...，（qN，dN，rN）作为训练数据给出，其中 q i ， d i 和 r i （ i = 1 ， . . . ， N ） q\_i，d\_i和r\_i（i = 1，...，N） qi，di和ri（i=1，...，N）分别表示查询，文档和查询文档匹配度（相关性）。每个元组 （ q ， d ， r ） ∈ D （q，d，r）∈D （q，d，r）∈D的生成方式如下：查询q根据概率分布 P （ q ） P（q） P（q）生成，文档d根据条件概率分布 P （ d ∣ q ） P（d | q） P（d∣q）生成，并且相关性r是根据条件概率分布 P （ r ∣ q ， d ） P（r | q，d） P（r∣q，d）生成的。这符合以下事实：将query独立提交给搜索系统，使用query words检索与query关联的文档，并且文档与query的相关性由query和文档的内容确定。带有人类标签的数据或点击数据可以用作训练数据。

匹配学习以进行搜索的目的是自动学习一个表示为得分函数 f （ q ， d ） f（q，d） f（q，d）（或条件概率分布 P （ r ∣ q ， d ） P（r | q，d） P（r∣q，d））的匹配模型。可以将学习问题形式化为公式（2.1）中的 pointwise loss function，公式（2.2）中的 pairwise loss function 或公式（2.3）中的 listwise loss function 的最小化。学习的模型必须具有泛化能力，可以对看不见的测试数据进行匹配。

### 2.2.2 推荐中的匹配模型 ###

当应用于推荐时，匹配学习可以描述如下。给出了一组M个用户 U = u 1 ， . . . ， u M U = \{u\_1，...，u\_M\} U=u1，...，uM和一组N个项目 V = i 1 ， . . . ， i N V = \{i\_1，...，i\_N\} V=i1，...，iN，以及评级矩阵 R ∈ R M × N R∈R^\{M×N\} R∈RM×N，其中每个条目 r i j r\_\{ij\} rij表示用户 u i u\_i ui在项目 i j i\_j ij上的评分（互动），如果该评分（互动）未知，则 r i j r\_\{ij\} rij设置为零。我们假定每个元组 （ u i ， i j ， r i j ） （u\_i，i\_j，r\_\{ij\}） （ui，ij，rij）的生成方式如下：用户 u i u\_i ui是根据概率分布 P （ u i ） P（u\_i） P（ui）生成的，项目 i j i\_j ij是根据概率分布 P （ i j ） P（i\_j） P（ij）生成的，根据条件概率分布 P （ r i j ∣ u i ， i j ） P（r\_\{ij\} | u\_i，i\_j） P（rij∣ui，ij）生成评级 r i j r\_\{ij\} rij。这对应于以下事实：在推荐系统中显示了用户和项目，而用户对项目的兴趣由系统中用户对项目的已知兴趣确定。

匹配学习推荐的目的是学习基础匹配模型 f （ u i ， i j ） f（u\_i，i\_j） f（ui，ij），该模型可以对矩阵R中零项的评分（相互作用）做出预测：  
![在这里插入图片描述][20210528154123238.png]  
其中 r ^ i j \\hat\{r\}\_\{ij\} r^ij表示用户 u i u\_i ui和项目 i j i\_j ij之间的估计得分，以此方式，给定用户，可以推荐相对于该用户具有最高分数的项目的子集。学习问题可以形式化为最小化正则经验损失函数。仍然，损失函数可以是pointwise loss、pairwise loss 或 listwise loss，如公式（2.1），公式（2.2）或公式（2.3）所示。如果损失函数是像平方损失或交叉熵之类的pointwise loss，则模型学习将成为回归或分类问题，其中预测值表示感兴趣的强度。如果损失函数为成pairwise loss 或 listwise loss，则成为排序问题，其中预测值指示用户对商品的兴趣的相对强度。

### 2.2.3 潜在空间中匹配 ###

如第1节所述，在搜索和推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间（查询和文档以及用户和项目）的对象之间的不匹配。解决挑战的一种有效方法是在一个公共空间中匹配表示两个对象，并在公共空间中执行匹配任务。由于空间可能没有明确的定义，因此通常称为“潜在空间”。这是潜在空间中匹配方法【1】【2】背后的基本思想。

在不失一般性的前提下，让我们以搜索为例。图2.2说明了潜在空间中的query-文档匹配。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTEyMzk0NDM_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
存在三个空间：query空间，文档空间和潜在空间，并且query空间和文档空间之间存在语义间隙。query和文档首先映射到潜在空间，然后在潜在空间中进行匹配。两个映射函数指定从query空间和文档空间到潜在空间的映射。在潜在空间中使用不同类型的映射函数（例如，线性和非线性）和相似性度量（例如，内积和欧几里得距离）会导致不同类型的匹配模型。

形式上，令Q表示query空间（query q∈Q），而D表示文档空间（文档d∈D），而H表示潜在空间。从Q到H的映射函数表示为φ：Q→H，其中φ（q）代表H中q的映射向量。类似地，从D到H的映射函数表示为φ’：D→H，其中φ’（d）代表H中d的映射向量。q和d之间的匹配分数定义为映射向量之间的相似性潜在空间中q和d的（表示），即φ（q）和φ’（d）。

在深度学习盛行之前，大多数方法都是“浅”的，因为分别采用线性函数和内积作为映射函数和相似性。  
![在这里插入图片描述][20210528162851505.png]  
其中φ和φ’表示线性函数，⟨·⟩表示内积。

在学习模型时，给出了query查询和文档之间的匹配关系的训练实例。例如，点击数据可以自然使用。训练数据表示为 （ q 1 ， d 1 ， c 1 ） ， （ q 2 ， d 2 ， c 2 ） ， . . . ， （ q N ， d N ， c N ） （q\_1，d\_1，c\_1），（q\_2，d\_2，c\_2），...，（q\_N，d\_N，c\_N） （q1，d1，c1），（q2，d2，c2），...，（qN，dN，cN），其中每个实例是一个三元组query，文档和点击数（或点击数的对数）。

# 引文 #

【1】Wu, W., Z. Lu, and H. Li (2013b). “Learning bilinear model for matching  
queries and documents”. Journal of Machine Learning Research. 14(1): 2519–2548. url: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2567709. 2567742.  
【2】Koren, Y., R. Bell, and C. Volinsky (2009). “Matrix factorization tech- niques for recommender systems”. Computer. 42(8): 30–37.

[20210528154123238.png]: /images/20221014/8d3fa3c026cb4b90a2330c732ac464ac.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTEyMzk0NDM_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221014/6e076a8981cc4fef96d14fcc0930774f.png
[20210528162851505.png]: /images/20221014/cc2e5ea7c85c4ab199b21f3a5331508b.png