自然語言處理技術(shù)（NLP）在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用

原2017.06.29人工智能頭條

作者：?張相於，58集團(tuán)算法架構(gòu)師，轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)搜索推薦部負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)搜索、推薦以及算法相關(guān)工作。多年來主要從事推薦系統(tǒng)以及機(jī)器學(xué)習(xí)，也做過計(jì)算廣告、反作弊等相關(guān)工作，并熱衷于探索大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在其他領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐。?

責(zé)編：何永燦（heyc@csdn.net）?
本文為《程序員》原創(chuàng)文章，更多精彩文章請(qǐng)訂閱《程序員》

概述

個(gè)性化推薦是大數(shù)據(jù)時(shí)代不可或缺的技術(shù)，在電商、信息分發(fā)、計(jì)算廣告、互聯(lián)網(wǎng)金融等領(lǐng)域都起著重要的作用。具體來講，個(gè)性化推薦在流量高效利用、信息高效分發(fā)、提升用戶體驗(yàn)、長尾物品挖掘等方面均起著核心作用。在推薦系統(tǒng)中經(jīng)常需要處理各種文本類數(shù)據(jù)，例如商品描述、新聞資訊、用戶留言等等。具體來講，我們需要使用文本數(shù)據(jù)完成以下任務(wù)：

• 候選商品召回。候選商品召回是推薦流程的第一步，用來生成待推薦的物品集合。這部分的核心操作是根據(jù)各種不同的推薦算法來獲取到對(duì)應(yīng)的物品集合。而文本類數(shù)據(jù)就是很重要的一類召回算法，具有不依賴用戶行為、多樣性豐富等優(yōu)勢，在文本信息豐富或者用戶信息缺乏的場合中具有非常重要的作用。

• 相關(guān)性計(jì)算。相關(guān)性計(jì)算充斥著推薦系統(tǒng)流程的各個(gè)步驟，例如召回算法中的各種文本相似度算法以及用戶畫像計(jì)算時(shí)用到的一些相關(guān)性計(jì)算等。

• 作為特征參與模型排序（CTR/CVR）。在候選集召回之后的排序?qū)?#xff0c;文本類特征常常可以提供很多的信息，從而成為重要的排序特征。

但是相比結(jié)構(gòu)化信息（例如商品的屬性等），文本信息在具體使用時(shí)具有一些先天缺點(diǎn)。

首先，文本數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)信息量少。嚴(yán)格來說，文本數(shù)據(jù)通常是沒有什么結(jié)構(gòu)的，一般能夠有的結(jié)構(gòu)可能只是“標(biāo)題”、“正文”、“評(píng)論”這樣區(qū)分文本來源的結(jié)構(gòu)，除此以外一般就沒有更多的結(jié)構(gòu)信息了。為什么我們要在意結(jié)構(gòu)信息呢？因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)代表著信息量，無論是使用算法還是業(yè)務(wù)規(guī)則，都可以根據(jù)結(jié)構(gòu)化信息來制定推薦策略，例如“召回所有顏色為藍(lán)色的長款羽絨服”這樣一個(gè)策略里就用到了“顏色”和“款式”這兩個(gè)結(jié)構(gòu)化信息。但是如果商品的描述數(shù)據(jù)庫中沒有這樣的結(jié)構(gòu)化信息，只有一句“該羽絨服為藍(lán)色長款羽絨服”的自由文本，那么就無法利用結(jié)構(gòu)信息制定策略了。

其次，文本內(nèi)容的信息量不確定。與無結(jié)構(gòu)化相伴隨的，是文本數(shù)據(jù)在內(nèi)容的不確定性，這種不確定性體現(xiàn)在內(nèi)容和數(shù)量上，例如不同用戶對(duì)同一件二手商品的描述可能差異非常大，具體可能在用詞、描述、文本長短等方面都具有較大差異。同樣的兩個(gè)物品，在一個(gè)物品的描述中出現(xiàn)的內(nèi)容在另外一個(gè)物品中并不一定會(huì)出現(xiàn)。這種差異性的存在使得文本數(shù)據(jù)往往難以作為一種穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)源來使用，尤其是在UGC化明顯的場景下更是如此。

再次，自由文本中的歧義問題較多。歧義理解是自然語言處理中的重要研究課題，同時(shí)歧義也影響著我們?cè)谕扑]系統(tǒng)中對(duì)文本數(shù)據(jù)的使用。例如用戶在描述自己的二手手機(jī)時(shí)可能會(huì)寫“出售iPhone6一部，打算湊錢買iPhone7”這樣的話，這樣一句對(duì)人來說意思很明確的話，卻對(duì)機(jī)器造成了很大困擾：這個(gè)手機(jī)究竟是iPhone6還是iPhone7？在這樣的背景下如何保證推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確率便成為了一個(gè)挑戰(zhàn)。

但是文本數(shù)據(jù)也不是一無是處，有缺點(diǎn)的同時(shí)也具有一些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)所不具有的優(yōu)點(diǎn)：

• 數(shù)據(jù)量大。無結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)一般來說是非常容易獲得的，例如各種UGC渠道，以及網(wǎng)絡(luò)爬取等方法，都可穿獲得大量文本數(shù)據(jù)。

• 多樣性豐富。無結(jié)構(gòu)化是一把雙刃劍，不好的一面已經(jīng)分析過，好的一面就是由于其開放性，導(dǎo)致具有豐富的多樣性，會(huì)包含一些結(jié)構(gòu)規(guī)定以外的數(shù)據(jù)。

• 信息及時(shí)。在一些新名詞，新事物出現(xiàn)之后，微博、朋友圈常常是最先能夠反應(yīng)出變化的地方，而這些都是純文本的數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)的合理分析，能夠最快得到結(jié)構(gòu)化、預(yù)定義數(shù)據(jù)所無法得到的信息，這也是文本數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。

綜上所述，文本數(shù)據(jù)是一類量大、復(fù)雜、豐富的數(shù)據(jù)，對(duì)推薦系統(tǒng)起著重要的作用，本文將針對(duì)上面提到的幾個(gè)方面，對(duì)推薦系統(tǒng)中常見的文本處理方法進(jìn)行介紹。

從這里出發(fā)：詞袋模型

詞袋模型（Bag of Words，簡稱BOW模型）是最簡單的文本處理方法，其核心假設(shè)非常簡單，就是認(rèn)為一篇文檔是由文檔中的詞組成的多重集合（多重集合與普通集合的不同在于考慮了集合中元素的出現(xiàn)次數(shù)）構(gòu)成的。這是一種最簡單的假設(shè)，沒有考慮文檔中諸如語法、詞序等其他重要因素，只考慮了詞的出現(xiàn)次數(shù)。這樣簡單的假設(shè)顯然丟掉了很多信息，但是帶來的好處是使用和計(jì)算都比較簡單，同時(shí)也具有較大的靈活性。

在推薦系統(tǒng)中，如果將一個(gè)物品看作一個(gè)詞袋，我們可以根據(jù)袋中的詞來召回相關(guān)物品，例如用戶瀏覽了一個(gè)包含“羽絨服”關(guān)鍵詞的商品，我們可以召回包含“羽絨服”的其他商品作為該次推薦的候選商品，并且可以根據(jù)這個(gè)詞在詞袋中出現(xiàn)的次數(shù)（詞頻）對(duì)召回商品進(jìn)行排序。

這種簡單的做法顯然存在著很多問題：

首先，將文本進(jìn)行分詞后得到的詞里面，并不是每個(gè)詞都可以用來做召回和排序，例如“的地得你我他”這樣的“停用詞”就該去掉，此外，一些出現(xiàn)頻率特別高或者特別低的詞也需要做特殊處理，否則會(huì)導(dǎo)致召回結(jié)果相關(guān)性低或召回結(jié)果過少等問題。

其次，使用詞頻來度量重要性也顯得合理性不足。以上面的“羽絨服”召回為例，如果在羽絨服的類別里使用“羽絨服”這個(gè)詞在商品描述中的出現(xiàn)頻率來衡量商品的相關(guān)性，會(huì)導(dǎo)致所有的羽絨服都具有類似的相關(guān)性，因?yàn)樵诿枋鲋写蠹叶紩?huì)使用類似數(shù)量的該詞匯。所以我們需要一種更為科學(xué)合理的方法來度量文本之間的相關(guān)性。

除了上面的用法，我們還可以將詞袋中的每個(gè)詞作為一維特征加入到排序模型中。例如，在一個(gè)以LR為模型的CTR排序模型中，如果這一維特征的權(quán)重為w，則可解釋為“包含這個(gè)詞的樣本相比不包含這個(gè)詞的樣本在點(diǎn)擊率的log odds上要高出w”。在排序模型中使用詞特征的時(shí)候，為了增強(qiáng)特征的區(qū)分能力，我們常常會(huì)使用簡單詞袋模型的一種升級(jí)版——N-gram詞袋模型。

N-gram指的就是把N個(gè)連續(xù)的詞作為一個(gè)單位進(jìn)行處理，例如：“John likes to watch movies.Mary likes movies too.”這句話處理為簡單詞袋模型后的結(jié)果為：

["John":1, "likes":2, "to":1, "watch":1, "movies":2, "Mary":1, "too":1]

而處理為bigram（2-gram）后的結(jié)果為：

["John likes":1, "likes to":1, "to watch":1, "watch movies":1, "Mary likes":1, "likes movies":1, "movies too":1]

做這樣的處理有什么好處呢？如果將bigram作為排序模型的特征或者相似度計(jì)算的特征，最明顯的好處就是增強(qiáng)了特征的區(qū)分能力，簡單來講就是：兩個(gè)有N個(gè)bigram重合的物品，其相關(guān)性要大于有N個(gè)詞重合的物品。從根本上來講，是因?yàn)閎igram的重合幾率要低于1-gram（也就是普通詞）的重合幾率。那么是不是N-gram中的N越大就越好呢？N的增大雖然增強(qiáng)了特征的區(qū)分能力，但是同時(shí)也加大了數(shù)據(jù)的稀疏性，從極端情況來講，假設(shè)N取到100，那么幾乎不會(huì)有兩個(gè)文檔有重合的100-gram了，那這樣的特征也就失去了意義。一般在實(shí)際應(yīng)用中，bigram和trigram（3-gram）能夠在區(qū)分性和稀疏性之間取到比較好的平衡，N如果繼續(xù)增大，稀疏性會(huì)有明顯增加，但是效果卻不會(huì)有明顯提升，甚至還會(huì)有降低。

綜合來看，雖然詞袋模型存在著明顯的弊端，但是只需要對(duì)文本做簡單處理就可以使用，所以不失為一種對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理的使用方法，并且在預(yù)處理（常用的預(yù)處理包括停用詞的去除，高頻/低頻詞的去除或降權(quán)等重要性處理方法，也可以借助外部高質(zhì)量數(shù)據(jù)對(duì)自由文本數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾和限定，以求獲得質(zhì)量更高的原始數(shù)據(jù)）充分的情況下，也常常能夠得到很好的效果。

統(tǒng)一度量衡：權(quán)重計(jì)算和向量空間模型

從上文我們看到簡單的詞袋模型在經(jīng)過適當(dāng)預(yù)處理之后，可以用來在推薦系統(tǒng)中召回候選物品。但是在計(jì)算物品和關(guān)鍵詞的相關(guān)性，以及物品之間的相關(guān)性時(shí)，僅僅使用簡單的詞頻作為排序因素顯然是不合理的。為了解決這個(gè)問題，我們可以引入表達(dá)能力更強(qiáng)的基于TF-IDF的權(quán)重計(jì)算方法。在TF-IDF方法中，一個(gè)詞t在文檔d中權(quán)重的計(jì)算方法為：

其中tft,d代表t在d中出現(xiàn)的頻次，而dft指的是包含t的文檔數(shù)目，N代表全部文檔的數(shù)目。

TF-IDF以及其各種改進(jìn)和變種（關(guān)于TF-IDF變種和改進(jìn)的詳細(xì)介紹，可參考《Introduction to Information Retrieval》的第六章。）相比簡單的TF方法，核心改進(jìn)在于對(duì)一個(gè)詞的重要性度量，例如：

• 原始TF-IDF在TF的基礎(chǔ)上加入了對(duì)IDF的考慮，從而降低了出現(xiàn)頻率高而導(dǎo)致無區(qū)分能力的詞的重要性，典型的如停用詞。

• 因?yàn)樵~在文檔中的重要性和出現(xiàn)次數(shù)并不是完全線性相關(guān)，非線性TF縮放對(duì)TF進(jìn)行l(wèi)og縮放，從而降低出現(xiàn)頻率特別高的詞所占的權(quán)重。

• 詞在文檔中出現(xiàn)的頻率除了和重要性相關(guān)，還可能和文檔的長短相關(guān)，為了消除這種差異，可以使用最大TF對(duì)所有的TF進(jìn)行歸一化。

這些方法的目的都是使對(duì)詞在文檔中重要性的度量更加合理，在此基礎(chǔ)之上，我們可以對(duì)基于詞頻的方法進(jìn)行改進(jìn)，例如，可以將之前使用詞頻來對(duì)物品進(jìn)行排序的方法，改進(jìn)為根據(jù)TF-IDF得分來進(jìn)行排序。

但是除此以外，我們還需要一套統(tǒng)一的方法來度量關(guān)鍵詞和文檔，以及文檔和文檔之間的相關(guān)性，這套方法就是向量空間模型（Vector Space Model，簡稱VSM）。

VSM的核心思想是將一篇文檔表達(dá)為一個(gè)向量，向量的每一維可以代表一個(gè)詞，在此基礎(chǔ)上，可以使用向量運(yùn)算的方法對(duì)文檔間相似度進(jìn)行統(tǒng)一計(jì)算，而這其中最為核心的計(jì)算，就是向量的余弦相似度計(jì)算：

其中V(d1)和V(d2)分別為兩個(gè)文檔的向量表示。這樣一個(gè)看似簡單的計(jì)算公式其實(shí)有著非常重要的意義。首先，它給出了一種相關(guān)性計(jì)算的通用思路，那就是只要能將兩個(gè)物品用向量進(jìn)行表示，就可以使用該公式進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算。其次，它對(duì)向量的具體表示內(nèi)容沒有任何限制——基于用戶行為的協(xié)同過濾使用的也是同樣的計(jì)算公式，而在文本相關(guān)性計(jì)算方面，我們可以使用TFIDF填充向量，同時(shí)也可以用N-gram，以及后面會(huì)介紹的文本主題的概率分布、各種詞向量等其他表示形式。只要對(duì)該公式的內(nèi)涵有了深刻理解，就可以根據(jù)需求構(gòu)造合理的向量表示。再次，該公式具有較強(qiáng)的可解釋性，它將整體的相關(guān)性拆解為多個(gè)分量的相關(guān)性的疊加，并且這個(gè)疊加方式可以通過公式進(jìn)行調(diào)節(jié)，這樣一套方法很容易解釋，即使對(duì)非技術(shù)人員，也是比較容易理解的，這對(duì)于和產(chǎn)品、運(yùn)營等非技術(shù)人員解釋算法思路有很重要的意義。最后，這個(gè)公式在實(shí)際計(jì)算中可以進(jìn)行一些很高效的工程優(yōu)化，使其能夠從容應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的海量數(shù)據(jù)，這一點(diǎn)是其他相關(guān)性計(jì)算方法很難匹敵的。

VSM是一種“重劍無鋒，大巧不工”的方法，形態(tài)簡單而又變化多端，領(lǐng)會(huì)其精髓之后，可以發(fā)揮出極大的能量。

透過現(xiàn)象看本質(zhì)：隱語義模型

前面介紹了文本數(shù)據(jù)的一些“顯式”使用方法，所謂顯式，是指我們將可讀可理解的文本本身作為了相關(guān)性計(jì)算、物品召回以及模型排序的特征。這樣做的好處是簡單直觀，能夠清晰地看到起作用的是什么，但是其弊端是無法捕捉到隱藏在文本表面之下的深層次信息。例如，“羽絨服”和“棉衣”指的是類似的東西，“羽絨服”和“棉鞋”具有很強(qiáng)的相關(guān)性，類似這樣的深層次信息，是顯式的文本處理所無法捕捉的，因此我們需要一些更復(fù)雜的方法來捕捉，而隱語義模型（Latent Semantic Analysis，簡稱LSA）便是這類方法的鼻祖之一。

隱語義模型中的“隱”指的是隱含的主題，這個(gè)模型的核心假設(shè)，是認(rèn)為雖然一個(gè)文檔由很多的詞組成，但是這些詞背后的主題并不是很多。換句話說，詞不過是由背后的主題產(chǎn)生的，這背后的主題才是更為核心的信息。這種從詞下沉到主題的思路，貫穿著我們后面要介紹到的其他模型，也是各種不同文本主體模型（Topic Model）的共同中心思想，因此理解這種思路非常的重要。

在對(duì)文檔做LSA分解之前，我們需要構(gòu)造文檔和詞之間的關(guān)系，一個(gè)由5個(gè)文檔和5個(gè)詞組成的簡單例子如下：

LSA的做法是將這個(gè)原始矩陣C進(jìn)行如下形式的SVD分解：

其中U是矩陣CCT的正交特征向量矩陣，V是矩陣CTC的正交特征向量矩陣，∑k是包含前k個(gè)奇異值的對(duì)角矩陣，k是事先選定的一個(gè)降維參數(shù)。

• 得到原始數(shù)據(jù)的一個(gè)低維表示，降低后的維度包含了更多的信息，可以認(rèn)為每個(gè)維度代表了一個(gè)主題。

• 降維后的每個(gè)維度包含了更豐富的信息，例如可以識(shí)別近義詞和一詞多義。

• 可以將不在訓(xùn)練文檔中的文檔d通過

  
  

  變換為新向量空間內(nèi)的一個(gè)向量（這樣的變換無法捕捉到新文檔中的信息，例如詞的共現(xiàn)，以及新詞的出現(xiàn)等等，所以該模型需要定期進(jìn)行全量訓(xùn)練。），從而可以在降維后的空間里計(jì)算文檔間相似度。由于新的向量空間包含了同義詞等更深層的信息，這樣的變換會(huì)提高相似度計(jì)算的準(zhǔn)確率和召回率。

為什么LSA能具有這樣的能力？我們可以從這樣一個(gè)角度來看待：CCT中每個(gè)元素CCTi,j代表同時(shí)包含詞i和詞j的文檔數(shù)量，而CTC中每個(gè)元素CTCi,j代表文檔i和文檔j共享的詞的數(shù)量。所以這兩個(gè)矩陣中包含了不同詞的共同出現(xiàn)情況，以及文檔對(duì)詞的共享情況，通過分解這些信息得到了類似主題一樣比關(guān)鍵詞信息量更高的低維度數(shù)據(jù)。

從另外一個(gè)角度來看，LSA相當(dāng)于是對(duì)文檔進(jìn)行了一次軟聚類，降維后的每個(gè)維度可看做是一個(gè)類，而文檔在這個(gè)維度上的取值則代表了文檔對(duì)于這個(gè)聚類的歸屬程度。

LSA處理之后的數(shù)據(jù)推薦中能做什么用呢？首先，我們可以將分解后的新維度（主題維度）作為索引的單位對(duì)物品進(jìn)行索引，來替代傳統(tǒng)的以詞為單位的索引，再將用戶對(duì)物品的行為映射為對(duì)新維度的行為。這兩個(gè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好之后，就可以使用新的數(shù)據(jù)維度對(duì)候選商品進(jìn)行召回，召回之后可以使用VSM進(jìn)行相似度計(jì)算，如前文所述，降維后的計(jì)算會(huì)帶來更高的準(zhǔn)確率和召回率，同時(shí)也能夠減少噪音詞的干擾，典型的，即使兩個(gè)文檔沒有任何共享的詞，它們之間仍然會(huì)存在相關(guān)性，而這正是LSA帶來的核心優(yōu)勢之一。此外，還可以將其作為排序模型的排序特征。

簡單來講，我們能在普通關(guān)鍵詞上面使用的方法，在LSA上面仍然全部可用，因?yàn)長SA的本質(zhì)就是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了語義的降維，只需將其看作是信息量更豐富的關(guān)鍵詞即可。

可以看到LSA相比關(guān)鍵詞來說前進(jìn)了一大步，主要體現(xiàn)在信息量的提升，維度的降低，以及對(duì)近義詞和多義詞的理解。但是LSA同時(shí)也具有一些缺點(diǎn)，例如：

• 訓(xùn)練復(fù)雜度高。LSA的訓(xùn)練時(shí)通過SVD進(jìn)行的，而SVD本身的復(fù)雜度是很高的，在海量文檔和海量詞匯的場景下難以計(jì)算，雖然有一些優(yōu)化方法可降低計(jì)算的復(fù)雜度，但該問題仍然沒有得到根本解決。

• 檢索（召回）復(fù)雜度高。如上文所述，使用LSA做召回需要先將文檔或者查詢關(guān)鍵詞映射到LSA的向量空間中，這顯然也是一個(gè)耗時(shí)的操作。

• LSA中每個(gè)主題下詞的值沒有概率含義，甚至可能出現(xiàn)負(fù)值，只能反應(yīng)數(shù)值大小關(guān)系。這讓我們難以從概率角度來解釋和理解主題和詞的關(guān)系，從而限制了我們對(duì)其結(jié)果更豐富的使用。

概率的魔力：概率隱語義模型

為了進(jìn)一步發(fā)揚(yáng)隱語義模型的威力，并盡力克服LSA模型的問題，Thomas Hofmann在1999年提出了概率隱語義模型（probabilistic Latent Semantic Analysis，簡稱pLSA)。從前面LSA的介紹可以看出，雖然具體的優(yōu)化方法使用的是矩陣分解，但是從另一個(gè)角度來講，我們可以認(rèn)為分解后的U和V兩個(gè)矩陣中的向量，分別代表文檔和詞在隱語義空間中的表示，例如一個(gè)文檔的隱向量表示為(1,2,0)T， 代表其在第一維隱向量上取值為1，第二維上取值為2，第三維上取值為0。如果這些取值能夠構(gòu)成一個(gè)概率分布，那么不僅模型的結(jié)果更利于理解，同時(shí)還會(huì)帶來很多優(yōu)良的性質(zhì)，這正是pLSA思想的核心：將文檔和詞的關(guān)系看作概率分布，然后試圖找出這個(gè)概率分布來，有了文檔和詞的概率分布，我們就可以得到一切我們想要得到的東西了。

在pLSA的基本假設(shè)中，文檔d和詞w的生成過程如下：

• 以 P(d) 的概率選擇文檔d。

• 以 P(z|d) 的概率選擇隱類z。

• 以 P(w|z) 的概率從z生成w。

• P(z|d)和P(w|z) 均為多項(xiàng)式分布。

將這個(gè)過程用聯(lián)合概率進(jìn)行表達(dá)得到：

圖1 pLSA的生成過程

可以看到，我們將隱變量z作為中間橋梁，將文檔和詞連接了起來，形成了一個(gè)定義良好、環(huán)環(huán)相扣的概率生成鏈條（如圖1所示）。雖然pLSA的核心是一種概率模型，但是同樣可以用類似LSI的矩陣分解形式進(jìn)行表達(dá)。為此，我們將LSI中等號(hào)右邊的三個(gè)矩陣進(jìn)行重新定義：

在這樣的定義下，原始的矩陣C仍然可以表述為C=U∑VT。這樣的對(duì)應(yīng)關(guān)系讓我們更加清晰地看到了前面提到的pLSA在概率方面的良好定義和清晰含義，同時(shí)也揭示了隱語義概率模型和矩陣分解之間的密切關(guān)系（關(guān)于概率模型和矩陣分解的密切關(guān)系可參考這篇文檔：http://www.cs.cmu.edu/~epxing/Class/10708-15/slides/LDA_SC.pdf）。在這樣的定義，隱變量z所代表的主題含義更加明顯，也就是說，我們可以明確的把一個(gè)z看作一個(gè)主題，主題里的詞和文檔中的主題都有著明確的概率含義。也正是由于這樣良好的性質(zhì)，再加上優(yōu)化方法的便捷性，使得從pLSA開始，文本主題開始在各種大數(shù)據(jù)應(yīng)用中占據(jù)重要地位。

從矩陣的角度來看，LSA和pLSA看上去非常像，但是它們的內(nèi)涵卻有著本質(zhì)的不同，這其中最為重要的一點(diǎn)就是兩者的優(yōu)化目標(biāo)是完全不同的：LSA本質(zhì)上是在優(yōu)化SVD分解后的矩陣和原始矩陣之間的平方誤差，而pLSA本質(zhì)上是在優(yōu)化似然函數(shù)，是一種標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化套路。也正是由于這一點(diǎn)本質(zhì)的不同，導(dǎo)致了兩者在優(yōu)化結(jié)果和解釋能力方面的不同。

至此我們看到，pLSA將LSA的思想從概率分布的角度進(jìn)行了一大步擴(kuò)展，得到了一個(gè)性質(zhì)更加優(yōu)良的結(jié)果，但是pLSA仍然存在一些問題，主要包括：

• 由于pLSA為每個(gè)文檔生成一組文檔級(jí)參數(shù)，模型中參數(shù)的數(shù)量隨著與文檔數(shù)成正比，因此在文檔數(shù)較多的情況下容易過擬合。

• pLSA將每個(gè)文檔d表示為一組主題的混合，然而具體的混合比例卻沒有對(duì)應(yīng)的生成概率模型，換句話說，對(duì)于不在訓(xùn)練集中的新文檔，pLSA無法給予一個(gè)很好的主題分布。簡言之，pLSA并非完全的生成式模型。

而LDA的出現(xiàn)，就是為了解決這些問題。

概率的概率：生成式概率模型

為了解決上面提到的pLSA存在的問題，David Blei等人在2003年提出了一個(gè)新模型，名為“隱狄利克雷分配”（Latent Dirichlet Allocation，簡稱LDA），這個(gè)名字念起來頗為隱晦，而且從名字上似乎也看不出究竟是個(gè)什么模型，在這里我們?cè)囍鲆环N可能的解讀：

• Latent：這個(gè)詞不用多說，是說這個(gè)模型仍然是個(gè)隱語義模型。

• Dirichlet：這個(gè)詞是在說該模型涉及到的主要概率分布式狄利克雷分布。

• Allocation：這個(gè)詞是在說這個(gè)模型的生成過程就是在使用狄利克雷分布不斷地分配主題和詞。

上面并非官方解釋，但希望能對(duì)理解這個(gè)模型能起到一些幫助作用。

LDA的中心思想就是在pLSA外面又包了一層先驗(yàn)，使得文檔中的主題分布和主題下的詞分布都有了生成概率，從而解決了上面pLSA存在的“非生成式”的問題，順便也減少了模型中的參數(shù)，從而解決了pLSA的另外一個(gè)問題。在LDA中為一篇文檔di生成詞的過程如下：

• 從泊松分布中抽樣一個(gè)數(shù)字N作為文檔的長度（這一步并非必須，也不影響后面的過程）。

• 從狄利克雷分布Dir(α)中抽樣一個(gè)樣本θi，代表該篇文檔下主題的分布。

• 從狄利克雷分布Dir(β)中抽樣一組樣本Φk，代表每個(gè)主題下詞的分布。

• 對(duì)于1到N的每個(gè)詞wn：?
  

  • 從多項(xiàng)式分布Multinomial(θi) 中抽樣一個(gè)主題ci,j。

  • 從多項(xiàng)式分布Multinomial(Φi) 中抽樣一個(gè)詞wi,j。

圖2 LDA的生成過程

忽略掉最開始選擇文檔長度的步驟，我們發(fā)現(xiàn)LDA的生成過程相比pLSA來講，在文檔到主題的分布和主題到詞的分布上面都加了一層概率，使得這兩者都加上了一層不確定性，從而能夠很自然地容納訓(xùn)練文檔中沒有出現(xiàn)過的文檔和詞，這使得LDA具有了比pLSA更好的概率性質(zhì)。

LDA的應(yīng)用

這部分我們介紹LDA在用作相似度計(jì)算和排序特征時(shí)需要注意的一些地方，然后介紹以LDA為代表的文本主題在推薦系統(tǒng)中更多不同角度的應(yīng)用。

相似度計(jì)算

上面提到LSA可以直接套用到VSM中進(jìn)行相似度計(jì)算，在LDA中也可以做類似的計(jì)算，具體方法是把文檔的主題分布值向量化然后用余弦公式進(jìn)行計(jì)算。但是把余弦相似度替換為KL divergence或Jensen–Shannon divergence效果更好，原因是LDA給出的主題分布是含義明確的概率值，用度量概率之間相似度的方法來進(jìn)行度量更為合理。

排序特征

將物品的LDA主題作為排序模型的特征是一種很自然的使用方法，但并不是所有的主題都有用。物品上的主題分布一般有兩種情況：

• 有少數(shù)主題（三個(gè)或更少）占據(jù)了比較大的概率，剩余的主題概率加起來比較小。

• 所有主題的概率值都差不多，都比較小。

在第一種情況下，只有前面幾個(gè)概率比較大的主題是有用的，而在第二種情況下，基本上所有的主題都沒有用。那么該如何識(shí)別這兩種情況呢？第一種方法，可以根據(jù)主題的概率值對(duì)主題做一個(gè)簡單的K-Means聚類，K選為2，如果是第一種情況，那么兩個(gè)類中的主題數(shù)量會(huì)相差較大——一個(gè)類中包含少量有用主題，另一個(gè)類包含其他無用主題；而第二種情況下主題數(shù)量則相差不大，可以用這種方法來識(shí)別主題的重要性。第二種方法，可以計(jì)算主題分布的信息熵，第一種情況對(duì)應(yīng)的信息熵會(huì)比較小，而第二種情況會(huì)比較大，選取合適的閾值也可以區(qū)分這兩種情況。

物品打標(biāo)簽&用戶打標(biāo)簽

為物品計(jì)算出其對(duì)應(yīng)的主題，以及主題下面對(duì)應(yīng)的詞分布之后，我們可以選取概率最大的幾個(gè)主題，然后從這幾個(gè)主題下選取概率最大的幾個(gè)詞，作為這個(gè)物品的標(biāo)簽。在此基礎(chǔ)上，如果用戶對(duì)該物品發(fā)生了行為，則可以將這些標(biāo)簽傳播到用戶身上。

這種方法打出的標(biāo)簽，具有非常直觀的解釋，在適當(dāng)場景下可以充當(dāng)推薦解釋的理由。例如我們?cè)谧鲆苿?dòng)端個(gè)性化推送時(shí)，可供展示文案的空間非常小，可以通過上面的方式先為物品打上標(biāo)簽，然后再根據(jù)用戶把標(biāo)簽傳播到用戶身上，在推送時(shí)將這些標(biāo)簽詞同時(shí)作為召回源和推薦理由，讓用戶明白為什么給他做出這樣的推薦。

主題&詞的重要性度量

LDA訓(xùn)練生成的主題中，雖然都有著同等的位置，但是其重要性卻是各不相同的，有的主題包含了重要的信息，有的則不然。例如，一個(gè)主題可能包含“教育、讀書、學(xué)校”等詞，和這樣主題相關(guān)的文檔，一般來說是和教育相關(guān)的主題，那么這就是一個(gè)信息量高的主題；相反，有的主題可能會(huì)包含“第一冊(cè)、第二冊(cè)、第三冊(cè)……”等詞（如果在一個(gè)圖書銷售網(wǎng)站的所有圖書上訓(xùn)練LDA，就有可能得到這樣的主題，因?yàn)橛泻芏嗵籽b圖書都包含這樣的信息），和這樣主題相關(guān)的文檔卻有可能是任何主題，這樣的主題就是信息量低的主題。

如何區(qū)分主題是否重要呢？從上面的例子中我們可以得到啟發(fā)：重要的主題不會(huì)到處出現(xiàn)，只會(huì)出現(xiàn)在小部分與之相關(guān)的文檔中，而不重要的主題則可能在各種文章中都出現(xiàn)。基于這樣的思想，我們可以使用信息熵的方法來衡量一個(gè)主題中的信息量。通過對(duì)LDA輸出信息做適當(dāng)?shù)淖儞Q，我們可以得到主題θi在不同文檔中的概率分布，然后我們對(duì)這個(gè)概率分布計(jì)算其信息熵，通俗來講信息熵衡量了一個(gè)概率分布中概率值分散程度，越分散熵越大，越集中熵越小。所以在我們的問題中，信息熵越小的主題，說明該主題所對(duì)應(yīng)的文檔越少，主題的重要性越高。

使用類似的方法，我們還可以計(jì)算詞的重要性，在此不再贅述。

更多應(yīng)用

除了上面提到的，LDA還有很多其他應(yīng)用，甚至在文本領(lǐng)域以外的圖像等領(lǐng)域也存在著廣泛應(yīng)用。LSA/pLSA/LDA這些主題模型的核心基礎(chǔ)是詞在文檔中的共現(xiàn)，在此基礎(chǔ)上才有了各種概率分布，把握住這個(gè)核心基礎(chǔ)，就可以找到文本主體模型的更多應(yīng)用。例如，協(xié)同過濾問題中，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)也是用戶對(duì)物品的共同行為，這也構(gòu)成了文本主題模型的基礎(chǔ)，因此也可以使用LDA對(duì)用戶對(duì)物品的行為進(jìn)行建模，得到用戶行為的主題，以及主題下對(duì)應(yīng)的物品，然后進(jìn)行物品/用戶的推薦。

捕捉上下文信息：神經(jīng)概率語言模型

以LDA為代表的文本主題模型通過對(duì)詞的共現(xiàn)信息的分解處理，得到了很多有用的信息，但是pLSA/LDA有一個(gè)很重要的假設(shè)，那就是文檔集合中的文檔，以及一篇文檔中的詞在選定了主題分布的情況下都是相互獨(dú)立，可交換的，換句話說，模型中沒有考慮詞的順序以及詞和詞之間的關(guān)系，這種假設(shè)隱含了兩個(gè)含義：

• 在生成詞的過程中，之前生成的詞對(duì)接下來生成的詞是沒有影響的。

• 兩篇文檔如果包含同樣的詞，但是詞的出現(xiàn)順序不同，那么在LDA看來他們是完全相同的。

這樣的假設(shè)使得LDA會(huì)丟失一些重要的信息，而近年來得到關(guān)注越來越多的以word2vec為代表的神經(jīng)概率語言模型恰好在這方面和LDA形成了一定程度的互補(bǔ)關(guān)系，從而可以捕捉到LDA所無法捕捉到的信息。

word2vector的中心思想用一句話來講就是：A word is characterized by the company it keeps（一個(gè)詞的特征由它周圍的詞所決定）。

這是一句頗有哲理的話，很像是成語中的“物以類聚人以群分”。具體來講，詞向量模型使用“周圍的詞=>當(dāng)前詞”或“當(dāng)前詞=>周圍的詞”這樣的方式構(gòu)造訓(xùn)練樣本，然后使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練模型，訓(xùn)練完成之后，輸入詞的輸入向量表示便成為了該詞的向量表示，如圖3所示。

這樣的訓(xùn)練方式，本質(zhì)上是在說，如果兩個(gè)詞具有類似的上下文（上下文由周圍的詞組成），那么這兩個(gè)詞就會(huì)具有類似的向量表示。有了詞的向量表示之后，我們可以做很多事情，最常見的是將這一層向量表示作為更深層次模型的一個(gè)嵌入層。除了在深度學(xué)習(xí)中的使用以外，在推薦系統(tǒng)中還可以做很多其他的事情，其中之一就是做詞的聚類，以及尋找相似詞。我們知道LDA天然就可以做到詞的聚類和相似詞的計(jì)算，那么使用word2vec計(jì)算出來的結(jié)果和LDA有什么不同呢？它們之間的不同具體體現(xiàn)在兩點(diǎn)：第一是聚類的粒度不同，LDA關(guān)注的主題級(jí)別的粒度，層次更高，而詞向量關(guān)注的是更低層次的語法語義級(jí)別的含義。例如“蘋果”，“小米”和“三星”這三個(gè)詞，在LDA方法中很可能會(huì)被聚類在一個(gè)主題中，但是在詞向量的角度來看，“蘋果”和“小米”可能會(huì)具有更高的相似度，就像“喬布斯”和“雷軍”在詞向量下的關(guān)系一樣，所以在詞向量中可能會(huì)有：“vector（小米）- vector（蘋果）+vector（喬布斯）= vector（雷軍）”這樣的結(jié)果。

除此以外，由于word2vec有著“根據(jù)上下文預(yù)測當(dāng)前內(nèi)容”的能力，將其做適當(dāng)修改之后，還可以用來對(duì)用戶行為喜好做出預(yù)測。首先我們將用戶的行為日志進(jìn)行收集，進(jìn)行session劃分，得到類似文本語料的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在這個(gè)數(shù)據(jù)上訓(xùn)練word2vec模型，可以得到一個(gè)“根據(jù)上下文行為預(yù)測當(dāng)前行為”的模型。但是原始的行為數(shù)據(jù)中行為的對(duì)象常常是id級(jí)的，例如商品、視頻的id等等，如果直接放到模型中訓(xùn)練，會(huì)造成訓(xùn)練速度慢、泛化能力差等問題，因此需要對(duì)原始行為做降維，具體來說可以將行為映射到搜索詞、LDA Topic、類別等等低維度特征上，然后再進(jìn)行訓(xùn)練。例如，我們可以對(duì)用戶的搜索詞訓(xùn)練一個(gè)word2vec模型，然后就可以根據(jù)用戶的歷史搜索行為預(yù)測他的下一步搜索行為，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行推薦。這種方法考慮到了上下文，但是對(duì)前后關(guān)系并沒有做最恰當(dāng)?shù)奶幚?#xff0c;因?yàn)閣ord2vec的思想是“根據(jù)上下文預(yù)測當(dāng)前內(nèi)容”，但我們希望得到的模型是“根據(jù)歷史行為預(yù)測下一步行為”，這兩者之間有著微妙的差別。例如用戶的行為序列為“ABCDE”，每個(gè)字母代表對(duì)一個(gè)物品（或關(guān)鍵詞）的行為，標(biāo)準(zhǔn)的word2vec算法可能會(huì)構(gòu)造出下面這些樣本：AC→B, BD→C, CE→D… 但是我們希望的形式其實(shí)是這樣的：AB→C, BC→D,CD→E…因此，需要對(duì)word2vec生成樣本的邏輯進(jìn)行修改，使其只包含我們需要的單方向的樣本，方可在最終模型中得到我們真正期望的結(jié)果。

下面是按照該方法生成的一些預(yù)測例子：

可以看出，預(yù)測搜索詞都與歷史搜索詞有著緊密的關(guān)系，是對(duì)歷史搜索詞的延伸（例如學(xué)生書桌和烤腸機(jī)的例子）或者細(xì)化（例如小龜王和西鐵城手表的例子），具有比較好的預(yù)測屬性，是非常好的推薦策略來源。沿著這樣的思路，我們還可以對(duì)word2vec作進(jìn)一步修改，得到對(duì)時(shí)序關(guān)系更為敏感的模型，以及嘗試使用RNN、LSTM等純時(shí)序模型來得到更好的預(yù)測結(jié)果，但由于篇幅所限，在此不做展開。

文本主題模型在被提出之后，由于其良好的概率性質(zhì)，以及對(duì)文本數(shù)據(jù)有意義的聚類抽象能力，在互聯(lián)網(wǎng)的各個(gè)行業(yè)中都取得了廣泛的應(yīng)用。搜索巨頭Google在其系統(tǒng)的各個(gè)方面都在廣泛使用文本主題模型，并為此開發(fā)了大規(guī)模文本主題系統(tǒng)Rephil。例如在為用戶搜索產(chǎn)生廣告的過程中，就使用了文本主題來計(jì)算網(wǎng)頁內(nèi)容和廣告之間的匹配度，是其廣告產(chǎn)品成功的重要因素之一。此外，在匹配用戶搜索詞和網(wǎng)頁間關(guān)系的時(shí)候，文本主題也可用來提高匹配召回率和準(zhǔn)確性。Yahoo！也在其搜索排序模型中大量使用了LDA主題特征，還為此開源了著名的Yahoo!LDA工具。

在國內(nèi)，文本主題最著名的系統(tǒng)當(dāng)屬騰訊開發(fā)的Peacock系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以捕捉百萬級(jí)別的文本主題，在騰訊的廣告分類、網(wǎng)頁分類、精準(zhǔn)廣告定向、QQ群分類等重要業(yè)務(wù)上均起著重要的作用。該系統(tǒng)使用的HDP（Hierarchical Dirichlet Process）模型是LDA模型的一個(gè)擴(kuò)展，可智能選擇數(shù)據(jù)中主題的數(shù)量，還具有捕捉長尾主題的能力。除了騰訊以外，文本主題模型在各公司的推薦、搜索等業(yè)務(wù)中也已經(jīng)在廣泛使用，使用方法根據(jù)各自業(yè)務(wù)有所不同。

以word2vec為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型近年來的使用也比較廣泛，典型的應(yīng)用如詞的聚類、近義詞的發(fā)現(xiàn)、quer y的擴(kuò)展、推薦興趣的擴(kuò)展等。Facebook開發(fā)了一種word2vec的替代方案FastText，該方案在傳統(tǒng)詞向量的基礎(chǔ)上，考慮子詞（subword）的概念，取得了比word2vec更好的效果?。

總結(jié)和展望

我們從簡單的文本關(guān)鍵詞出發(fā)，沿著結(jié)構(gòu)化、降維、聚類、概率、時(shí)序的思路，結(jié)合推薦系統(tǒng)中候選集召回、相關(guān)性計(jì)算、排序模型特征等具體應(yīng)用，介紹了推薦系統(tǒng)中一些常用的自然語言處理技術(shù)和具體應(yīng)用方法。自然語言處理技術(shù)借著深度學(xué)習(xí)的東風(fēng)，近年來取得了長足的進(jìn)步，而其與推薦系統(tǒng)的緊密關(guān)系，也意味著推薦系統(tǒng)在這方面仍然有著巨大的提升空間，讓我們拭目以待。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的自然语言处理技术（NLP）在推荐系统中的应用 原2017.06.29人工智能头条 作者： 张相於，58集团算法架构师，转转搜索推荐部负责人，负责搜索、推荐以及算法相关工作。多年来主要从事推荐系统以及机的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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