十方@煉丹筆記

冷啟動問題，大家并不陌生。但是如何解決呢？加特征，加樣本，加圖譜，加規則？十方在做信息流廣告推薦時，主要通過加一些泛化特征解決冷啟動問題，但是這樣并不一定是最好的方案，新廣告很大程度上，還是會被模型"低估"。如何解決冷啟動問題呢？

冷啟動問題可以逃避嗎？當然不能，就拿廣告推薦來說，當一個客戶想投廣告，由于該廣告從未曝光過，召回模型可能都無法召回，更別說后面的粗排和精排模型是否會過濾掉，所以很難起量。《Alleviating Cold-Start Problems in Recommendation through Pseudo-Labelling over Knowledge Graph》 這篇論文提出了基于GNN的知識圖譜方法解決冷啟動問題，該方法增加了偽標簽做數據增強。這種方法使用了歷史從未觀察到的user和item作為正樣本，補充到樣本中。通過在知識圖譜中為每個用戶選擇可能的正例，同時還進行了負采樣策略，從而抑制偏差。通過實驗證明該方法在各個場景下能顯著提高冷啟動user/item的推薦性能。

我們有一個集合的用戶U和一個集合的item I，如果用戶u和item i有交互，yu,i= 1，我們知道大部分(u,i)都是沒有被觀測過的，這是個非常稀疏的交互矩陣(u, i) U * I。我們把觀測過的user item 對定義為 O = {( , )| ∈ U, ∈ I+ } 。同時我們還有個KG G = {(?, , )|?, ∈ E, ∈ R}，看過前幾篇關于 GNN的肯定很清楚，h表示head entity，t表示target entity，r就是h和t的關系。然后我們目標就是預估那些未被觀測到的yu,i。這篇論文用的GNN框架是KGNN-LS("Knowledge-aware graph neural networks with label smoothness regularization for recommender systems")，不是本文重點，本文重點介紹通過3種方法解決冷啟動的樣本問題。

我們的數據必須高度覆蓋未觀測數據，且不能把它們完全當成負樣本。為了緩解觀測到的(u,i)稀疏性問題，我們通過模型預測未觀察到的樣本(u,i)的label來增加正負標記數據。具體內容如下：

I+, I? , 和 I ±分別表示正例，負例和偽標簽，loss定義如下：

為了找到可靠的個性化偽標簽，我們可以用觀測到的user和item對，構建圖，從而用h跳廣度優先搜索算法(BFS)計算某個用戶的正例(I+)到各個未交互過的item( I ±)的路徑數，通過以下概率公式采樣偽標簽:

a是一個控制采樣分布偏度的超參，nu,i± 表示用戶u有交互的item到未交互過的item路徑數之和。從該公式，我們發現，如果觀測過的item到未觀測的item路徑數越多，被采樣到的概率越大。如果控制a為一個很小的值，這個采樣分布就偏向于均勻分布，該論文a取0.5。

此外還有基于流行度的采樣。由于冷啟動的item相比較與流行的item，更容易被采樣作為負樣本，因此這個偏差會影響模型的效果，解決辦法就是用下式概率分布進行負采樣：

mu,i-表示i-與用戶交互過的頻次，b用于控制頻次的重要程度。在訓練時，確保三種樣本(正例，負例，偽標簽)是均勻的。下面算法給出了采樣策略。

我們知道，用偽標簽訓練模型，會造成模型優化過程不穩定，所以該論文引入了co-training方法，該方法同時訓練兩個模型f和g，每個模型的訓練都依賴對方模型的預估結果。學習算法簡單描述如下：

(1) 采樣兩個mini-batches B 和 B . 并通過f和g分別算出偽標簽。

(2) 通過loss計算梯度，模型f用 B 更新參數，模型g用B 更新參數。

因此f在B 的loss函數定義如下：

實驗比較了各種基于KG的推薦算法，用了3個開源數據集，如下：

實驗結果發現，KGPL在各個數據集的效果是可圈可點的。

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總結

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