Denoising Implicit Feedback for Recommendation

Authors: 王文杰，冯福利，何向南，聂礼强，蔡达成

WSDM‘21 新加坡国立大学，中国科学技术大学，山东大学

论文链接：http://staff.ustc.edu.cn/~hexn/papers/WSDM_2021_ADT.pdf，https://arxiv.org/pdf/2006.04153.pdf

本文链接：https://www.cnblogs.com/zihaojun/p/15704005.html

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目录

• Denoising Implicit Feedback for Recommendation
  • 0. 总结
  • 1.问题背景
  • 2.研究目标
  • 3. “伪正样本”研究
  • 4. 方法
    • 4.1 Obervations 观察
    • 4.2 Adaptive Denoising Training(ADT) 适应性去噪训练
      • 4.2.1 截断交叉熵损失 Truncated Cross-Entropy Loss（T-CE）
      • 4.2.2 加权交叉熵损失函数 Reweighted Cross-Entropy Loss(R-CE)
  • 5. 实验
    • 5.1 数据集
    • 5.2 实验结果
    • 5.3 深入分析
      • 5.3.1 “伪正样本”的Loss情况
      • 5.3.2 T-CE的性能研究
  • Weakness
  • 进一步阅读

0. 总结

本文主要研究并解决推荐系统的隐式反馈数据中正样本存在噪声，会损害推荐系统性能的问题。

“伪正样本”在推荐系统训练的初始阶段Loss普遍较高，利用这个规律，可以对“伪正样本”和真正的正样本进行区分。

本文提出了适应性去噪训练（Adaptive Denoising Training，ADT）策略来解决上述问题，提出了截断损失函数和加权损失函数两种Loss函数，并基于交叉熵损失，在三个数据集上，基于三种推荐模型进行了实验，实验结果表明，ADT可以有效去除“伪正样本”对模型性能的干扰。

1.问题背景

由于隐式反馈数据量比较大，容易获得，因此隐式反馈数据已经是在线推荐系统的默认训练数据。

但是隐式反馈数据是存在噪声的。隐式反馈的正样本只能反映用户和物品之间存在交互，但是不能反映用户对此次交互的满意度。例如在电商中，用户可能点击了一个物品，但是并没有购买；即使用户购买了，对这个物品可能也是不满意的。

在推荐系统训练过程中，噪声数据可能会损害推荐系统的性能，使得推荐系统捕捉用户兴趣的能力下降。

2.研究目标

在没有用户停留时间、物品特征、用户反馈等额外信息的情况下（这些信息很稀疏，难以获得），识别并去除交互数据中的“伪正样本”，提高推荐系统训练的效率和推荐系统的精度。

如下图，图中红色的交互代表“伪正样本”，黑色的交互代表“真正样本”。

• 第一列表示通常的推荐模型，会受到“伪正样本”的干扰，推荐质量差。

• 第二列和第三列表示利用额外信息来识别“伪正样本”，从而提高推荐质量。

• 最后一列表示本文提出的框架，在不利用额外信息的条件下，去除“伪正样本”的影响，生成高质量的推荐结果。

3. “伪正样本”研究

为了验证“伪正样本”对推荐性能的影响，基于NeuMF模型，设计如下实验：

• 训练阶段
  • 使用所有交互数据（1-5分）的设置称为Normal training
  • 只使用3-5分的交互数据（去除“伪正样本”）的设置成为Clean training
• 验证阶段
  • 验证集和测试集同样去除1-2分的交互数据，只保留3-5分的交互数据

实验结果表明，Clean training明显优于Normal training，说明“伪正样本”确实会损害推荐系统的性能。

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

4. 方法

4.1 Obervations 观察

在Adressa数据集上，使用所有交互数据（1-5分）训练NeuMF，分别观察True-positive Interactions和False-positive Interactions的平均loss值。

从下图所示的实验结果中可以看出：

• 在左图所示的完整训练过程中，所有样本的loss最终都收敛到很小的值，说明所有的样本都被模型记住了。
• 在右图表示的训练初始阶段（0-1000 Iteraions），False-positive样本的loss值（橙色）明显高于True-positive的loss值（绿色），这说明在False-positive样本的训练难度明显更高。

这个规律可以用来区分“伪正样本”和“真正样本”。

4.2 Adaptive Denoising Training(ADT) 适应性去噪训练

基于上节中的观察，本文提出ADT模型，根据loss函数来区分“真正样本”和“伪正样本”。

ADT有两种思路：

• 截断loss（Truncated Loss）：基于一个动态调整的阈值，将loss比较高的样本loss直接置0，使得这些样本在当前训练轮不参与模型更新。
• 加权loss（Reweighted Loss）：给难样本（Loss大的样本）更低的权重。

这两种方法与Loss函数的设计无关，可以被应用到BCE和BPR等多种loss函数上。本文基于BCEloss进行实验。

4.2.1 截断交叉熵损失 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将Loss值大于\(\tau\)的正样本损失函数置0，其中\(\tau\)是预定义的值，可以随着训练轮数变化而变化。

为了建模\(\tau\)，定义样本淘汰率(drop rate)，也就是在第T轮训练中，淘汰loss最高的比例为\(\epsilon(T)\)的样本：

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

其中\(\alpha\)和\(\epsilon_{max}\)是超参数。

这样的设计可以保证：

• 样本淘汰率有上限，避免将样本全部舍弃。
• 训练开始时，使用全部样本
• 样本淘汰率从0逐渐增加到上限，使模型逐渐能分清真正样本和假正样本。

4.2.2 加权交叉熵损失函数 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\(\omega(u, i)\)是调整不同样本损失在总损失函数中占比的权重。

\(\omega(u, i)\)应该有以下性质：

• 在训练过程中动态变化
• 使得Loss高的正样本权重更低
• 权重可以通过超参调整，以适用于不同模型和数据集

输出预测值\(\hat{y}_{u i}\)与Loss函数是一一对应的，\(\hat{y}_{u i}\)越低，对应的Loss就越高，则权重应该越低；可以利用\(\hat{y}_{u i}\)来定义\(\omega(u, i)\)：

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

其中\(\beta\in[0,+\infin]\)是超参数，\(\hat{y}_{ui}\)表示预测值，\(\bar{y}_{ui}\)表示标签值。

Figure 5(a)展示\(\beta\)取不同的值时，Loss函数与预测值\(\hat{y}_{ui}\)的关系，即\(\beta\)越大，难样本（\(\hat{y}_{ui}\)较小）的Loss被压缩的效果越明显；当\(\beta = 0\)时，R-CE退化到普通的CE。

为了保证正负样本Loss值的一致性，给负样本也做了同样的处理：

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

5. 实验

5.1 数据集

• Adressa：新闻阅读数据集，包含用户的点击数据和在页面的停留时间；停留少于10s的点击视为“伪正样本”
• Amazon-book：亚马逊评论数据集，包含用户对物品的评分数据；评分低于3分的交互视为“伪正样本”
• Yelp：餐厅评分数据集；评分低于3分的交互视为“伪正样本”

训练集和验证集包含所有交互，测试集只包含“真正样本”。

5.2 实验结果

• 在三种推荐模型上，T-CE和R-CE Loss都提升了推荐性能，证明了方法的有效性
• 比较T-CE和R-CE两种方法，T-CE的性能一般会更好。这是因为T-CE直接去除了难样本的影响，并多了一个超参数。
• NeuMF的性能比GMF还低，这是因为训练数据中有“伪正样本”，NeuMF的拟合能力更强，学到了这些噪声信息。
• T-CE和R-CE都在NeuMF上取得了最大的性能提升，这与上一条结论一致——NMF受到“伪正样本”的影响更大。T-CE和R-CE在CDAE上面仍然有性能提升，证明了本文的方法的合理性。

为了验证本文的方法是否会损害不活跃用户的推荐精度，本文将用户按照交互数量分为四组。实验结果表明，即便是交互数量很少的用户组，推荐精度也得到了提升。

5.3 深入分析

5.3.1 “伪正样本”的Loss情况

第三部分已经分析过，“伪正样本”被模型记住之后，会使得模型性能降低。

本文用实验验证，提出的方法能否使得“伪正样本”不被模型记住，也就是“伪正样本”Loss是否能更高。

• 如Figure 7(a)所示，正常训练时，“伪正样本”的Loss会学到跟其他正样本一个水平
• 而使用T-CE时，“伪正样本”的Loss随着训练，先几乎不变，后迅速升高，说明模型准确识别到了这些“伪正样本”，并把他们从训练的正样本集排除出去。
• 而使用R-CE时，“伪正样本”的Loss随着训练过程仍然是下降的，但还是比其他样本高一些。

这一部分验证的是文章的核心论点，也是本文提出的模型起作用的核心机制——通过Loss函数识别并排除“伪正样本”的影响。

5.3.2 T-CE的性能研究

由于截断交叉熵损失函数（T-CE）使得“伪正样本”的Loss函数很高，作者又从T-CE过滤掉的交互与真正的“伪正样本”之间的召回率和准确率的角度来研究T-CE。

实验表明，T-CE选取“伪正样本”的准确率大约是随机选取的两倍，但准确率（precision）仍然只有10%左右。

• 一方面，这说明，为了过滤掉“伪正样本”，抛弃一些真正样本是值得的
• 但另一方面，这也说明本文章提出的方法准确率仍然很低

Weakness

• R-CE中给负样本也加了权重，而T-CE中没有对负样本做处理，实验中也没有对此做出说明。
• 识别“伪正样本”的准确率只有10%。

进一步阅读

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标签：Loss,Feedback,训练,Denoising,样本,CE,text,Recommendation,伪正
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