CN113704615A - 一种基于多模态的深度兴趣网络推荐方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于多模态的深度兴趣网络推荐方法，步骤包括：数据采集、数据预处理、网络模型训练、模型在线推理。本发明利用新模型提取微博画像特征、上下文特征、用户画像特征、用户历史行为序列、微博文本、微博图像、社交关系等信息构建个性化的深度学习微博推荐模型，满足用户个性化阅读，解决现有技术中的深度学习模型无法解决图像、文字、声音、动画等多种模态形式的特征对模型的影响，从而提高排序推荐模型的效果。

Description

一种基于多模态的深度兴趣网络推荐方法
技术领域
本发明涉及智能推荐技术领域，具体涉及一种基于多模态的深度兴趣网络推荐方法。
背景技术
与传统的机器学习模型相比，深度学习的表达能力更强，能够挖掘出更多数据中潜藏的模型，目前主流的深度学习推荐模型有AutoRec、DeepCross、PNN、NeuralCF、FNN、NFM、Wide&Deep、DeepFM、AFM、DIN、DIEN。但是，这些深度学习推荐模型都没有考虑到图像、文字、声音、动画等多种模态形式的特征对模型的影响，导致推荐效果不够理想。事实上图像、文字、声音、动画这样的形式很容易影响用户的选择。
因此，现有技术存在缺陷，需要进一步改进。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于多模态的深度兴趣网络推荐方法。通过采集图像、文字、声音、动画等多种模态形式的特征，从而提高排序推荐模型的效果。
为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
本发明提供一种基于多模态的深度兴趣网络推荐方法，包括如下步骤：
S1，数据采集；
S2，数据预处理；
S3，网络模型训练；
S4，模型在线推理。
进一步地，步骤S1，数据采集具体包括根据前端对用户行为进行埋点，收集用户行为数据存入hive里面，触发数据预处理。
进一步地，步骤S2，数据预处理具体包括读取hive原始数据集，进行数据预处理，样本清洗，去重，缺失值处理，样本重构成适合网络模型的特征结构的数据集，并拆分数据集为训练集和样本集，触发网络模型训练。
进一步地，步骤S3，网络模型训练具体包括使用tensorflow构建新的CTR排序模型的网络结构，使用训练集训练得到新的CTR排序模型。
进一步地，步骤S4，模型在线推理具体包括将训练完成的排序模型通过docker容器和tensorflow serving镜像提供预测服务，用户通过HTTP或者GRPC远程请求迭代排序模型进行预测服务，对用户召回的微博资源进行排序。
进一步地，步骤S2具体包括如下步骤：
S21：将微博的图像特征经过Resnet34网络模型得到图像的特征；
S22：将微博的文本经过预训练Bert得到embedding之后经过GRU进行微博文本序列特征处理；
S23：将用户关系图经过node2vec得到每个用户的embedding向量特征；
S24：将步骤S21、S22、S23输出结果进行concat，然后输入2层全连接层网络模型中；
S25：将关于用户阅读、点赞、评论、收藏的历史序列经过Attention网络进行用户兴趣特征提取；
S26：将上下文特征、微博画像特征、用户画像特征和步骤S25提取的特征进行concat输入2层全连接网格模型中；
S27：将上下文特征、微博画像特征、用户画像特征和步骤S21、S22、S23、S25提取的特征输入FM模型中；
S28：将步骤S24、S26、S27的模型输出结果进行concat，经过单个神经元之后使用sigmod函数处理。
进一步地，步骤S27中FM模型函数公式为：
Figure BDA0003236988010000021
其中，
Figure BDA0003236988010000022
表示FM模型的运行结果；
X表示特征向量；
w0是常数项系数，表示FM模型的偏置；
n是所有特征的个数，
wixi表示第i个特征向量和特征值的相乘；
vi是第i个特征的向量表示，
<vi,vj>表示第i个特征向量和第j个特征向量的内积表示特征交叉；
xi,xj表示两个互异特征组合的二阶特征。
采用本发明的技术方案，具有以下有益效果：
本发明提供一种基于多模态的深度兴趣网络推荐方法，步骤包括：数据采集，数据预处理，网络模型训练，模型在线推理。利用新模型提取微博画像特征、上下文特征、用户画像特征、用户历史行为序列、微博文本、微博图像、社交关系等信息构建个性化的深度学习微博推荐模型，满足用户个性化阅读，解决现有技术中的深度学习模型无法解决图像、文字、声音、动画等多种模态形式的特征对模型的影响，从而提高排序推荐模型的效果。
附图说明
图1是本发明具体实施方式的总体流程图；
图2是本发明具体实施方式的提取微博数据处理的流程图；
图3是本发明具体实施方式的处理微博数据的示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例，对本发明进一步说明。
结合图1-图3对本发明进行具体说明，
本发明提供一种基于多模态的深度兴趣网络推荐方法，包括如下步骤：
S1、数据采集→S2、数据预处理→S3、网络模型训练→S4、模型在线推理。
具体内容如下：
S1、数据采集：根据前端对用户行为进行埋点，收集用户行为数据存入hive里面，触发数据预处理。
S2、数据预处理：读取hive原始数据集，进行数据预处理：样本清洗，去重，缺失值处理等，样本重构成适合网络模型的特征结构的数据集，并拆分数据集为训练集和样本集，触发网络模型训练。
S3、网络模型训练：使用tensorflow构建新的CTR排序模型的网络结构，使用训练集训练得到新的CTR排序模型；
S4、模型在线推理：训练完成的排序模型通过docker容器和tensorflow serving镜像提供预测服务，用户通过HTTP或者GRPC远程请求迭代排序模型预测服务，对用户召回的微博资源进行排序。
本方案新模型的特点：
(1)多模态利用：使用Resnet34网络模型得到图像的embedding特征和使用GRU对微博文本进行序列号特征提取，这样新模型就可以学习图片和文字这样的形态特征信息；
(2)学习用户深度兴趣：根据用户历史行为经过Attention网络进行用户兴趣特征提取，然后放入新模型中，可以学习到用户中长期兴趣；
(3)深度神经网络和FM结合：使用深度神经网络和FM结合，能提高整个模型的记忆能力和泛化能力，让推荐的效果更好。
基于社区微博推荐的多模态的深度兴趣网络的模型结构详解，如图2和图3所示：
S21：将微博的图像特征经过Resnet34网络模型得到图像的特征；
S22：将微博的文本经过预训练Bert得到embedding之后经过GRU进行微博文本序列特征处理；
S23：将用户关系图经过node2vec得到每个用户的embedding向量特征；
S24：将步骤S21、S22、S23输出结果进行concat，然后输入2层全连接层网络模型中；
S25：将关于用户阅读、点赞、评论、收藏的历史序列经过Attention网络进行用户兴趣特征提取；
S26：将上下文特征、微博画像特征、用户画像特征和步骤S25提取的特征进行concat输入2层全连接网格模型中；
S27：将上下文特征、微博画像特征、用户画像特征和步骤S21、S22、S23、S25提取的特征输入FM模型中；
S28：将步骤S24、S26、S27的模型输出结果进行concat，经过单个神经元之后使用sigmod函数处理。
步骤S27中FM模型函数公式为：
Figure BDA0003236988010000041
其中，
Figure BDA0003236988010000042
表示FM模型的运行结果；
X表示特征向量；
w0是常数项系数，表示FM模型的偏置；
n是所有特征的个数，
wixi表示第i个特征向量和特征值的相乘；
vi是第i个特征的向量表示，
<vi,vj>表示第i个特征向量和第j个特征向量的内积表示特征交叉；
xi,xj表示两个互异特征组合的二阶特征。
本方案在深度学习框架下构建了用户和微博关系推荐模型的新模型，新模型较好解决了用户获取微博信息不准的问题，各项指标都有一定的增幅：
表1模型训练过程中的auc(Area Under Curve)和优缺点对比
Figure BDA0003236988010000051
从表1可以看出，新模型上线之后，在微博推荐业务中微博CTR(点击通过率)提升50％左右，微博的点赞、评论、转发、用户留存率也有一定的提升。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于多模态的深度兴趣网络推荐方法，其特征在于包括如下步骤：
S1，数据采集；
S2，数据预处理；
S3，网络模型训练；
S4，模型在线推理。
2.根据权利要求1所述的基于多模态的深度兴趣网络推荐方法，其特征在于，
步骤S1具体包括根据前端对用户行为进行埋点，收集用户行为数据存入hive里面，触发数据预处理。
3.根据权利要求1所述的基于多模态的深度兴趣网络推荐方法，其特征在于，
步骤S2具体包括读取hive原始数据集，进行数据预处理，样本清洗，去重，缺失值处理，样本重构成适合网络模型的特征结构的数据集，并拆分数据集为训练集和样本集，触发网络模型训练。
4.根据权利要求1所述的基于多模态的深度兴趣网络推荐方法，其特征在于，
步骤S3具体包括使用tensorflow构建新的CTR排序模型的网络结构，使用训练集训练得到新的CTR排序模型。
5.根据权利要求1所述的基于多模态的深度兴趣网络推荐方法，其特征在于，
步骤S4具体包括将训练完成的排序模型通过docker容器和tensorflow serving镜像提供预测服务，用户通过HTTP或者GRPC远程请求迭代排序模型进行预测服务，对用户召回的微博资源进行排序。
6.根据权利要求3所述的基于多模态的深度兴趣网络推荐方法，其特征在于，步骤S2具体包括如下步骤：
S21：将微博的图像特征经过Resnet34网络模型得到图像的特征；
S22：将微博的文本经过预训练Bert得到embedding之后经过GRU进行微博文本序列特征处理；
S23：将用户关系图经过node2vec得到每个用户的embedding向量特征；
S24：将步骤S21、S22、S23输出结果进行concat，然后输入2层全连接层网络模型中；
S25：将关于用户阅读、点赞、评论、收藏的历史序列经过Attention网络进行用户兴趣特征提取；
S26：将上下文特征、微博画像特征、用户画像特征和步骤S25提取的特征进行concat输入2层全连接网格模型中；
S27：将上下文特征、微博画像特征、用户画像特征和步骤S21、S22、S23、S25提取的特征输入FM模型中；
S28：将步骤S24、S26、S27的模型输出结果进行concat，经过单个神经元之后使用sigmod函数处理。
7.根据权利要求6所述的基于多模态的深度兴趣网络推荐方法，其特征在于，步骤S27中FM模型函数公式为：
Figure FDA0003236988000000021
其中，
Figure FDA0003236988000000022
表示FM模型的运行结果；
X表示特征向量；
w0是常数项系数，表示FM模型的偏置；
n是所有特征的个数，
wixi表示第i个特征向量和特征值的相乘；
vi是第i个特征的向量表示，
<vi,vj>表示第i个特征向量和第j个特征向量的内积表示特征交叉；
xi,xj表示两个互异特征组合的二阶特征。
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