TIGER：基于生成式检索的推荐系统

秋枫学习笔记

发布于 2023-11-13 16:45:32

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发布于 2023-11-13 16:45:32

文章被收录于专栏：秋枫学习笔记

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标题：Recommender Systems with Generative Retrieval 地址：https://arxiv.org/pdf/2305.05065.pdf 会议：NeurIPS 2023 学校：威斯康星大学，谷歌

1.导读

现代推荐系统主要是通过在同一空间中构建查询emb和item的emb，然后通过大规模检索，在给定查询emb的情况下进行近似近邻搜索以选择最佳item。本文提出了一种新的生成检索方法Transformer Index for GEnerative Recommenders (TIGER) ，其中检索模型对目标item的标识符进行自回归解码。为此，作者构建了具有语义意义的码字（codeword）元组，作为每个item的语义ID。给定用户会话中item的语义ID，训练基于Transformer的seq-to-seq模型来预测用户将与之交互的下一个item的语义标识。

2.方法

本文提出的TIGER主要分为两步：

以内容特征生成语义ID：将item内容特征编码为emb向量，并将emb量化为语义码字的元组。由此产生的码字元组被称为item的语义ID
在语义ID上训练通用的推荐系统：构建transformer模型在语义id上训练用于序列推荐的模型

2.1 语义ID生成

假设每个item都有相关的内容特征，这些特征捕捉有用的语义信息（例如标题或描述或图像）。采用预训练的内容编码器来生成语义emb

x\in \mathbb{R}^d

，比如采用BERT，转换item的文本特征，以获得语义emb。然后对语义emb进行量化，以生成每个item的语义ID，如图a所示。

将语义ID为长度为m的码字元组。元组中的每个码字都来自不同的码本。语义ID可以唯一表示的item的数量，因此码本大小的乘积等于item集合的大小。虽然生成语义ID的不同技术导致ID具有不同的语义属性，但它们得有以下属性：相似的item（具有相似内容特征或语义emb紧密的item）应该具有重叠的语义ID。例如，与语义ID为（10，23，32）的item相比，具有语义ID（10，21，35）的item应该更类似于具有语义ID的项目（10，21,40）。即相似的item的语义ID重叠度应该较高。

2.1.1 RQ-VAE生成语义ID

残差量化变分自动编码器（RQ-VAE）是一种多级向量量化器，在残差上进行量化来生成码字元组（语义ID）。通过更新量化码本和DNN编码器-解码器参数来联合训练自动编码器。具体流程如上面图3所示。

RQ-VAE首先经由编码器

\mathcal{E}

对输入x进行编码学习潜在表征

z=\mathcal{E}(x)

。在第零级（d=0），初始残差被简单地定义为

r_0=z

。

在每个层级d，有一个码本

\mathcal{C}_d=\{e_k\}_{k=1}^K

，其中K是码本大小。然后，通过将

r_0

映射到该级别的码本中最近的emb来量化

r_0

。在d=0处最接近的嵌入

e_{c_d}

的索引（

c_0=argmin_k\|r_0-e_k\|

），表示第0个码字。对于下一个级别d=1，残差定义为

r_1=r_0-e_{c_0}

。然后，类似于第零级，通过找到最接近

r_1

的第一级的码本中的emb来计算第一级的码字。

该过程递归地重复m次，以获得表示语义ID的m个码字的元组。这种递归方法从粗粒度到细粒度来近似输入。注意，选择为m个级别中的每一个级别使用大小为K的单独码本，而不是使用单个m*K大小的码本。这样做是因为残差的范数往往随着层级的增加而降低，因此允许不同水平的不同粒度。

得到了语义ID

(c_0,...,c_{m-1})

后，就可以得到z的量化表征

\hat{z}=\sum_{d=0}^{m-1}{e_{c_d}}

。然后将

\hat{z}

传给解码器，解码器尝试使用

\hat{z}

重新创建输入x。RQ-VAE损失为

\mathcal{L}(\boldsymbol{x}):=\mathcal{L}_{\text {recon }}+\mathcal{L}_{\text {rqvae }}, \text { where } \mathcal{L}_{\text {recon }}:=\|\boldsymbol{x}-\widehat{\boldsymbol{x}}\|^{2},

\mathcal{L}_{\text {rqvae }}:=\sum_{d=0}^{m-1}\left\|\operatorname{sg}\left[\boldsymbol{r}_{i}\right]-\boldsymbol{e}_{c_{i}}\right\|^{2}+\beta\left\|\boldsymbol{r}_{i}-\operatorname{sg}\left[\boldsymbol{e}_{c_{i}}\right]\right\|^{2}

\hat{x}

是解码器的输出，sg表示停止梯度运算（stop gradient）。共同训练编码器、解码器和码本。

为了防止RQ-VAE发生码本崩溃（大多数输入仅映射到少数码本向量），使用k均值聚类来初始化码本，将k-means算法应用于第一个训练批次（first training batch），并使用质心作为初始化。当然除了使用RQ-VAE，也可以使用其他的向量化方法，如LSH等

2.1.2 处理碰撞

碰撞就是发生语义冲突了，多个item映射到同一个码字上了。为了消除冲突，本文在有序语义码字的末尾添加了一个额外的标记，以使它们具有唯一性。例如，如果两个项目共享语义ID（12，24，52），附加额外的令牌来区分它们，将这两个项目表示为（12,24,52,0）和（12,24,52,1）。为了检测冲突，需要维护一个将语义ID映射到相应item的查找表。