【論文筆記】 Denoising Implicit Feedback for Recommendation

子豪君發表於2021-12-18
筆記

Denoising Implicit Feedback for Recommendation

Authors: 王文傑，馮福利，何向南，聶禮強，蔡達成

WSDM‘21 新加坡國立大學，中國科學技術大學，山東大學

論文連結：http://staff.ustc.edu.cn/~hexn/papers/WSDM_2021_ADT.pdf
https://arxiv.org/pdf/2006.04153.pdf

本文連結：https://www.cnblogs.com/zihaojun/p/15704005.html

目錄

0. 總結

本文主要研究並解決推薦系統的隱式反饋資料中正樣本存在噪聲，會損害推薦系統效能的問題。

“偽正樣本”在推薦系統訓練的初始階段Loss普遍較高，利用這個規律，可以對“偽正樣本”和真正的正樣本進行區分。

本文提出了適應性去噪訓練（Adaptive Denoising Training，ADT）策略來解決上述問題，提出了截斷損失函式和加權損失函式兩種Loss函式，並基於交叉熵損失，在三個資料集上，基於三種推薦模型進行了實驗，實驗結果表明，ADT可以有效去除“偽正樣本”對模型效能的干擾。

1.問題背景

由於隱式反饋資料量比較大，容易獲得，因此隱式反饋資料已經是線上推薦系統的預設訓練資料。

但是隱式反饋資料是存在噪聲的。隱式反饋的正樣本只能反映使用者和物品之間存在互動，但是不能反映使用者對此次互動的滿意度。例如在電商中，使用者可能點選了一個物品，但是並沒有購買；即使使用者購買了，對這個物品可能也是不滿意的。

在推薦系統訓練過程中，噪聲資料可能會損害推薦系統的效能，使得推薦系統捕捉使用者興趣的能力下降。

2.研究目標

在沒有使用者停留時間、物品特徵、使用者反饋等額外資訊的情況下（這些資訊很稀疏，難以獲得），識別並去除互動資料中的“偽正樣本”，提高推薦系統訓練的效率和推薦系統的精度。

如下圖，圖中紅色的互動代表“偽正樣本”，黑色的互動代表“真正樣本”。

  • 第一列表示通常的推薦模型，會受到“偽正樣本”的干擾，推薦質量差。

  • 第二列和第三列表示利用額外資訊來識別“偽正樣本”，從而提高推薦質量。

  • 最後一列表示本文提出的框架，在不利用額外資訊的條件下，去除“偽正樣本”的影響，生成高質量的推薦結果。

論文Figure1

3. “偽正樣本”研究

為了驗證“偽正樣本”對推薦效能的影響，基於NeuMF模型，設計如下實驗：

  • 訓練階段
    • 使用所有互動資料（1-5分）的設定稱為Normal training
    • 只使用3-5分的互動資料（去除“偽正樣本”）的設定成為Clean training
  • 驗證階段
    • 驗證集和測試集同樣去除1-2分的互動資料，只保留3-5分的互動資料

實驗結果表明，Clean training明顯優於Normal training，說明“偽正樣本”確實會損害推薦系統的效能。

\[\begin{array}{l|cc|cc} \hline \text { Dataset } & {\text { Adressa }} && {\text { Amazon-book }} \\ \text { Metric } & \text { Recall@20 } & \text { NDCG@20 } & \text { Recall@20 } & \text { NDCG@20 } \\ \hline \hline \text { Clean training } & 0.4040 & 0.1963 & 0.0293 & 0.0159 \\ \text { Normal training } & 0.3081 & 0.1732 & 0.0265 & 0.0145 \\ \hline \text { \#Drop } & 23.74 \% & 11.77 \% & 9.56 \% & 8.81 \% \\ \hline \end{array} \]

4. 方法

4.1 Obervations 觀察

在Adressa資料集上，使用所有互動資料（1-5分）訓練NeuMF，分別觀察True-positive Interactions和False-positive Interactions的平均loss值。

從下圖所示的實驗結果中可以看出：

  • 在左圖所示的完整訓練過程中，所有樣本的loss最終都收斂到很小的值，說明所有的樣本都被模型記住了。
  • 在右圖表示的訓練初始階段（0-1000 Iteraions），False-positive樣本的loss值（橙色）明顯高於True-positive的loss值（綠色），這說明在False-positive樣本的訓練難度明顯更高。

這個規律可以用來區分“偽正樣本”和“真正樣本”。

論文Figure3

4.2 Adaptive Denoising Training(ADT) 適應性去噪訓練

基於上節中的觀察，本文提出ADT模型，根據loss函式來區分“真正樣本”和“偽正樣本”。

ADT有兩種思路：

  • 截斷loss（Truncated Loss）：基於一個動態調整的閾值，將loss比較高的樣本loss直接置0，使得這些樣本在當前訓練輪不參與模型更新。
  • 加權loss（Reweighted Loss）：給難樣本（Loss大的樣本）更低的權重。

這兩種方法與Loss函式的設計無關，可以被應用到BCE和BPR等多種loss函式上。本文基於BCEloss進行實驗。

4.2.1 截斷交叉熵損失 Truncated Cross-Entropy Loss（T-CE）

\[\begin{align} \mathcal{L}_{T-C E}(u, i)= \begin{cases}0, & \mathcal{L}_{C E}(u, i)>\tau \wedge \bar{y}_{u i}=1 \\ \mathcal{L}_{C E}(u, i), & \text { otherwise }\end{cases} \\ \\ \mathcal{L}_{C E}\left(\mathcal{D}^{*}\right)=-\sum_{\left(u, i, y_{u i}^{*}\right) \in \mathcal{D}^{*}} y_{u i}^{*} \log \left(\hat{y}_{u i}\right)+\left(1-y_{u i}^{*}\right) \log \left(1-\hat{y}_{u i}\right) \end{align} \]

T-CE Loss將Loss值大於\(\tau\)的正樣本損失函式置0，其中\(\tau\)是預定義的值，可以隨著訓練輪數變化而變化。

為了建模\(\tau\)，定義樣本淘汰率(drop rate)，也就是在第T輪訓練中，淘汰loss最高的比例為\(\epsilon(T)\)的樣本：

\[\begin{align} \epsilon(T)=\min \left(\alpha T, \epsilon_{\max }\right) \end{align} \]

其中\(\alpha\)和\(\epsilon_{max}\)是超引數。

這樣的設計可以保證：

  • 樣本淘汰率有上限，避免將樣本全部捨棄。
  • 訓練開始時，使用全部樣本
  • 樣本淘汰率從0逐漸增加到上限，使模型逐漸能分清真正樣本和假正樣本。

4.2.2 加權交叉熵損失函式 Reweighted Cross-Entropy Loss(R-CE)

\[\begin{align} \mathcal{L}_{R-C E}(u, i)=\omega(u, i) \mathcal{L}_{C E}(u, i) \end{align} \]

其中\(\omega(u, i)\)是調整不同樣本損失在總損失函式中佔比的權重。

\(\omega(u, i)\)應該有以下性質：

  • 在訓練過程中動態變化
  • 使得Loss高的正樣本權重更低
  • 權重可以通過超參調整，以適用於不同模型和資料集

輸出預測值\(\hat{y}_{u i}\)與Loss函式是一一對應的，\(\hat{y}_{u i}\)越低，對應的Loss就越高，則權重應該越低；可以利用\(\hat{y}_{u i}\)來定義\(\omega(u, i)\)：

\[\begin{align} \omega(u, i) = f({\hat{y}_{ui}}) = \hat{y}_{u i}^{\beta} \end{align} \]

其中\(\beta\in[0,+\infin]\)是超引數，\(\hat{y}_{ui}\)表示預測值，\(\bar{y}_{ui}\)表示標籤值。

Figure 5(a)展示\(\beta\)取不同的值時，Loss函式與預測值\(\hat{y}_{ui}\)的關係，即\(\beta\)越大，難樣本（\(\hat{y}_{ui}\)較小）的Loss被壓縮的效果越明顯；當\(\beta = 0\)時，R-CE退化到普通的CE。

論文Figure3

為了保證正負樣本Loss值的一致性，給負樣本也做了同樣的處理：

\[\begin{align} \omega(u, i)= \begin{cases}\hat{y}_{u i}^{\beta}, & \bar{y}_{u i}=1 \\ \left(1-\hat{y}_{u i}\right)^{\beta}, & \text { otherwise }\end{cases} \end{align} \]

5. 實驗

5.1 資料集

  • Adressa：新聞閱讀資料集，包含使用者的點選資料和在頁面的停留時間；停留少於10s的點選視為“偽正樣本”
  • Amazon-book：亞馬遜評論資料集，包含使用者對物品的評分資料；評分低於3分的互動視為“偽正樣本”
  • Yelp：餐廳評分資料集；評分低於3分的互動視為“偽正樣本”

訓練集和驗證集包含所有互動，測試集只包含“真正樣本”。

5.2 實驗結果

  • 在三種推薦模型上，T-CE和R-CE Loss都提升了推薦效能，證明了方法的有效性
  • 比較T-CE和R-CE兩種方法，T-CE的效能一般會更好。這是因為T-CE直接去除了難樣本的影響，並多了一個超引數。
  • NeuMF的效能比GMF還低，這是因為訓練資料中有“偽正樣本”，NeuMF的擬合能力更強，學到了這些噪聲資訊。
  • T-CE和R-CE都在NeuMF上取得了最大的效能提升，這與上一條結論一致——NMF受到“偽正樣本”的影響更大。T-CE和R-CE在CDAE上面仍然有效能提升，證明了本文的方法的合理性。
論文Table3

為了驗證本文的方法是否會損害不活躍使用者的推薦精度，本文將使用者按照互動數量分為四組。實驗結果表明，即便是互動數量很少的使用者組，推薦精度也得到了提升。

論文Table3

5.3 深入分析

5.3.1 “偽正樣本”的Loss情況

第三部分已經分析過，“偽正樣本”被模型記住之後，會使得模型效能降低。

本文用實驗驗證，提出的方法能否使得“偽正樣本”不被模型記住，也就是“偽正樣本”Loss是否能更高。

  • 如Figure 7(a)所示，正常訓練時，“偽正樣本”的Loss會學到跟其他正樣本一個水平
  • 而使用T-CE時，“偽正樣本”的Loss隨著訓練，先幾乎不變，後迅速升高，說明模型準確識別到了這些“偽正樣本”，並把他們從訓練的正樣本集排除出去。
  • 而使用R-CE時，“偽正樣本”的Loss隨著訓練過程仍然是下降的，但還是比其他樣本高一些。

這一部分驗證的是文章的核心論點，也是本文提出的模型起作用的核心機制——通過Loss函式識別並排除“偽正樣本”的影響。

論文Figure7

5.3.2 T-CE的效能研究

由於截斷交叉熵損失函式（T-CE）使得“偽正樣本”的Loss函式很高，作者又從T-CE過濾掉的互動與真正的“偽正樣本”之間的召回率和準確率的角度來研究T-CE。

實驗表明，T-CE選取“偽正樣本”的準確率大約是隨機選取的兩倍，但準確率（precision）仍然只有10%左右。

  • 一方面，這說明，為了過濾掉“偽正樣本”，拋棄一些真正樣本是值得的
  • 但另一方面，這也說明本文章提出的方法準確率仍然很低
論文Figure9

Weakness

  • R-CE中給負樣本也加了權重，而T-CE中沒有對負樣本做處理，實驗中也沒有對此做出說明。
  • 識別“偽正樣本”的準確率只有10%。

進一步閱讀

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