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「沙中撈金術」﹣談開放原始碼的推薦系統
- 1. 王建興
- 4. 講者簡介 • 現職 – 聖藍科技技術長 • 興趣 – 網路應用系統開發 • 譯作 – Thinking in Java 4th Edition, 正體中文版 – Thinking in Java 2nd Edition, 正體中文版 – Essential C++, 正體中文版 • 專欄 – iTHome 電腦報程式人專欄 • 連絡方式 – qing at gmail.com – qing_wang at twitter
- 5. 綱要 • 推薦系統概說 • Mahout簡介 • 結論
- 6. 推薦系統概說
- 7. 為什麼需要推薦系統 • 資訊不患寡，患不準 – 太多資訊反而使得人們不知從中取得所需的資訊 • 過去倚賴資訊系統收集愈多的資料 • 今日期待資訊系統過濾出符合需求的資料
- 9. 大眾的喜好 vs. 個人的偏好 • 頭（暢銷）的部份，代表大眾的喜好 • 尾（冷門）的部份，代表個人的偏好 • 長尾的部份就像是含金的大量沙土 – 大部份的東西可能對任何一個個人都沒用 – 但也有可能藏有對特定個人極有價值的事物 • 許多系統都試著滿足大眾喜好這一塊，卻少 了個人偏好這一塊 – 熱門歌曲 vs. 你會感興趣的歌曲
- 10. 實體櫃位 vs. 虛擬櫃位 • 傳統實體商店櫃位有限 – 以滿足大眾喜好為主 • 網路化的虛擬商店櫃位幾近無限 – 雖然長尾中的量不大，但累積起來也可觀 – 若可滿足繁多的個人偏好，就能提供足夠的價值
- 11. 長尾理論中的過濾器 • 過濾器能協助我們，找出長尾中大量沙土中 所暗藏的黄金 • 搜尋引擎做為過濾器 – Google的興起，和它提供了一個有用的過濾器 有關 – Google的搜尋引擎很強，但搜尋引擎也有其先 天的限制 • 推薦系統做為過濾器 – 基於個人的使用習慣及偏好，自動的找出使用者 可能會感興趣的資訊
- 13. 推薦系統的分類 • 基於關聯式規則的推薦（Association Rule） • 基於內容的推薦（Content-based ） • 協同過濾式的推薦（Collaborative Filtering） • 人口統計式的推薦（Demographic）
- 14. 關聯式規則 • 推算項目之間的關聯性，例如： – 「如果一個消費者購買了產品A，那麼他有多大 機會購買產品B?」 – 「如果他購買了產品C和D，那麼他還將購買什 麼產品？」 • 購物籃分析 – 一起結帳的商品有關聯性 – 啤酒和尿布
- 15. 基於內容的推薦 • 利用項目特徵來表示內容 • 通常過程有三 – Item Representation: 抽取項目的特徵，用以表 示每一個項目（例：向量化） – Profile Learning: 依據使用者過去的喜好來建立 起使用者的偏好記錄 – Recommendation Generation: 基於使用者的喜 好profile以及待推薦的項目的特徵來進行推薦
- 16. 基於內容的推薦 – 群集及分類 • Clustering – 將特徵相近（例：在向量空間中相近）的項目自 動集結成群 – 基於群集的結果來做推薦 • Classification – 基於過去的使用記錄來建立分類樹 – 利用分類樹的分類結果來做推薦
- 17. 群集及分類技術做為推薦的應用 • 新聞分群 – 將新聞自動分群，再將使用者自動分群 – 將新進分好群的新聞推薦給對該群感興趣的使用者 • 新聞分類 – 將新聞自動分至預先設定的分類 – 將新聞推薦給對該分類感興趣的使用者 • 新聞相似 – 找出和使用者感興趣新聞主題相似的新聞 • 電子郵件分類 – Spam mail – Important mail
- 18. 協同過濾式的推薦 • 社會化的推薦技術 – 集合眾人的使用偏好來做推薦 • 基於使用者之間的相似性來做推薦 – 和你使用習慣相近的使用者，他喜歡的項目，你多半也 會喜歡 – 如果以前你們買的東西很像，那麼他買的東西，你可能 也會想買 • YouTube的推薦系統，主要即基於協同過濾式的 推薦
- 20. 善用推薦引擎的例子 • Amazon – 書目、商品的推薦 • Netflix – 影片的推薦 • YouTube – 短片的推薦
- 21. YouTube的影片推薦 (1/3) • 系統目標 – 推薦的影片要夠新 – 推薦的影片主題要夠分散，而且和使用者最近的 行為相關 – 能讓使用者明白為什麼系統將某影片推薦給他 • 基於使用者個人的活動 – 看過、最愛、喜歡
- 22. YouTube的影片推薦 (2/3) • 從video的co-visitation graph來展開 • 基於各種相關性及相異性的指標來做 ranking • 和租片或線上購片系統的推薦有所不同 – YouTube使用者的活動巨量且頻繁 – YouTube影片的metadata少
- 23. YouTube的影片推薦 (3/3) • 推薦系統的成效 – 60% 的首頁點擊是來自於推薦 – CTR (click through rate) 比最多觀看頁還多出了 207% • 有機會靠推薦系統來活化落在長尾中的影片 – 不會總是強者愈強，熱門者愈熱門 – 個人化特殊的需求得以得到滿足
- 24. Mahout 簡介
- 25. Apache Mahout • Apache Mahout™ 是個具規模可擴充性的機器學 習（machine learning）程式庫 • 開放原始碼－當然！ • Mahout在Apache Hadoop ™ 上，使用了 map/reduce的演算法，實作了 clustering, classification, 以及 collaborative filtering的核心演 算法 • 除了跑在分散式/雲端多節點的Hadoop平台上之外 ，其中也提了單一節點以及非Hadoop的實作版本 • 其核心程式庫即使是非分散式的版本，也都經高 度最佳化因而能提供極佳的效能
- 26. Mahout 的發展歷史 • 原先是 Lucene 中的子計畫 – 專門發展和Machine Learning有關的部份 接著獨立出來 • 整合了做CF演算法的 Taste • 2010 年成為Apache的 top-level 專案
- 27. Mahout 的演算法 (1/2) • 推薦引擎 – 指協同過濾式（Collaborative Filtering）推薦 • 分類演算法 – Bayesian, Support Vector Machine (SVM), Neural Network, Hidden Markov Models, … • 群集演算法 – K-Means, Fuzzy K-Means, Hierarchical Clustering, … • Pattern Mining – 頻繁項目集（Frequent Itemset）演算法
- 28. Mahout 的演算法 (2/2) • Regression • Dimension Reduction – Singular Value Decomposition and other Dimension Reduction Techniques • Vector Similarity
- 29. 為什麼要基於Hadoop • 推薦系統通常要處理大量、海量的資料 – 計算的規模可擴充性就很重要 • Hadoop是Apache軟體基金會計畫中裡開放 原始碼的並行運算工具和分散式檔案系統 – MapReduce – HDFS • 只要增加新的節點就能提供更多的計算量 – 解決規模可擴充性問題
- 30. 取得Mahout • Mahout 是以 Java 寫成的一套程式庫 – 可運行在支援Java的各種平台 – 沒有前端的使用者介面、也不需要任何伺服器，僅供應 用程式以程式庫方式運用 • 下載 – https://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/ Downloads • 原始碼 – https://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/V ersion+Co
- 31. 在開始寫程式之前 … • Mahout 只是提供演算法計算的工具 • 基於Mahout，推薦結果的優與劣將取決於 – 如何將應用上的問題轉換成演算法可處理的資料 – 選擇合適的演算法及參數 – 搭配其他的演算法或考量其他因素
- 32. CF推薦系統的基本元素 • Item – 能被推薦給使用者的項目 • User – 能對Item做評分、能被系統推薦Item的使用者 • Preference – User對Item的評分 – { userId, itemId, rating }
- 33. 推薦應用實例 • YouTube – 使用者｛觀看、喜歡、不喜歡、 評分｝影片 • Facebook – 使用者｛點擊、按讚｝連結或狀態更新 • 新聞 – 使用者｛觀看、喜歡、不喜歡｝新聞
- 34. User-Item Matrix Item 1 Item 2 Item 3 User a 2 3 2 User b 4 ? 3 User c 1 5 ?
- 35. User-based vs. Item-based • User-based – 基於使用者間的相似性推薦項目 • Item-based – 基於項目間的相似性推薦給使用者 • 各有優劣 – User-based的推薦品質好 – Item-based的演算速度快
- 36. 相鄰（Neighborhood） • 推薦和你相鄰（最相似）的那群人也感興趣的 *圖例源自於 Daniel Glauser 的“Machine Learning with Apache Mahout”
- 37. 相似度（Similarity） • 何謂相似？ • 定義了相似才能知道那一些是最相似 • 相似度是推薦技術中很重要的基礎 – 不單是對CF而言 – 相似就是接近（接近你會感興趣的東西） • 我們可以用很多方式來定義相似 – 例如：在向量空間中兩向量間的距離（餘弦角度）
- 38. Mahout中提供的相似度演算法 • Pearson Correlation Similarity • Euclidian Distance Similarity • Tanimoto Coefficient Similarity • Log Likelyhood Similarity •…
- 39. 例：Pearson Correlation Similarity • 基於關聯性得出的相似度 • P(a,i) = 使用者a 與使用者i 間的相似度 • 使用者a 對第 j 個產品的喜好程度 • 使用者對i 對第 j 個產品的喜好程度 • 使用者 i 的平均喜好程度 • 使用者a 的平均喜好程度
- 40. Pearson Correlation Similarity • 此相似性定義可得出介於1至-1間的值 • 值為1 – 兩個數列傾向相似 • 值為0 – 兩個數列沒有相似傾向 • 值為-1 – 兩個數列傾向相反
- 41. 簡單的推薦程式範例 (1/2) class RecommenderIntro { public static void main(String[] args) throws Exception { DataModel model = new FileDataModel (new File("intro.csv")); UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity (model); UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood (2, similarity, model); *此例出自 Sean Owen 等人所著 “Mahout in Action” 一書
- 42. 簡單的推薦程式範例 (2/2) Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender ( model, neighborhood, similarity); List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(1, 1); for (RecommendedItem recommendation : recommendations) { System.out.println(recommendation); } } } RecommendedItem [item:104, value:4.257081] *recommender.recommend(1, 1): 針對 user 1 推薦 1 個 item
- 43. 各組成之間的關係
- 44. 評估推薦結果的優劣 • 通常是利用一組現成的實際資料 – 例：以其中的70%來訓練 • 抽出部份的資料不餵給推薦系統 – 例：以其中的30%來測試 • 評估推薦結果和實際資料的落差 • Mahout提供了RecommenderEvaluator的實作類 別，供你評估推薦結果的優劣 – AverageAbsoluteDifferenceRecommenderEvaluator – RecommenderIRStatsEvaluator -> precision/recall
- 45. Mahout中的輸入資料表示 • 前例中已運用DataModel/FileDataModel來 表示輸入資料 • DataModel即Mahout中用以封裝輸入資料 的介面 • DataModel基本上儲存了若干組使用者對項 目的偏好
- 46. Mahout中的使用者偏好 • Mahout用Preference介面來表示使用者偏 好 – long userID – long itemID – float value • 最簡單的Preference實作就是 GenericPreference – GenericPreference(long userID, long itemID, float value)
- 47. 輸入資料必須被有效率的儲存 • 推薦系統要面對的時常是海量的資料 – 每一byte都必須斤斤計較 • 一組Preference該如何表示？ – Collection<Preference>還是Preference[]？ – 都太佔用記憶體 *圖例出自Sean Owen 等人所著 “Mahout in Action” 一書
- 48. PreferenceArray in Mahout • 為了有效率的儲存偏好資料，Mahout特製 了一個PreferenceArray介面 – 其最簡單的實作就是 GenericUserPreferenceArray *圖例出自Sean Owen 等人所著 “Mahout in Action” 一書
- 49. 提升儲存空間的效率 • 因為推薦系統的輸入資料有其固定的特性 – 例如user ID/item ID都可以用long來表示 • 所以不需要泛用的Java的一些Collection – 例如HashMap或HashSet – 如此一來，便可降低儲存空間以及處理的複雜度 • FastIDSet ( 平均 14 bytes ) vs. HashSet ( 84 bytes ) • FastByIDMap vs. HashMap
- 50. GenericDataModel如何實作 • GenericDataModel是最簡單的DataModel – In-memory • GenericDataModel利用FastByIDMap將多 個user ID對映到PreferenceArray – 藉以儲存多個使用者的偏好
- 51. 輸入資料的更新 • Mahout中透過Refreshable介面來處理輸入 資料的更新事宜 • 當資料有所更新時，所有實作Refreshable 的類別，都可以被呼叫refresh()來做更新 – 例如Recommender在被呼叫refresh()時，會先 呼叫DataModel的refresh()，接著自己再做更新 的動作 • FileDataModel支援更新檔 – 將更新的資料以另一更新檔儲存，如此便毋需全 盤更新
- 52. 將輸入資料儲存於資料庫中 • 將資料儲存在關聯式資料庫 – 儲存在記憶體中雖然快，但很多時候記憶體不夠 大 • JDBCDataModel – MySQLJDBCDataModel • Mahout對JDBCDataModel有預設的既定 schema
- 53. 沒有偏好程度的偏好 • 只分喜歡和沒有喜歡二者 – 例如：Facebook的讚 • BooleanPrefDataModel – 實際上偏好值都是1.0
- 54. Mahout大幅簡化推薦程序 • 應用程式的開發者的焦點 – 如何產生好的輸入資料 – 挑選適合的演算法參數（相似度、相鄰） – 搭配多種推薦技術或後處理動作，綜合評分排序
- 55. 分散式/雲端化計算下的Mahout推薦 • 基於Hadoop • 步驟 – 設定Hadoop – 產生輸入資料檔 – 執行 org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.Recommende rJob • Amazon’s Elastic MapReduce service – http://aws.amazon.com/elasticmapreduce/
- 56. 結論 • Mahout中提供了許多在Machine Learning以及CF 推薦中有用的演算法實作 – 同時考量到實際上會有的海量資料 • Mahout大幅簡化這些演算法的實作運用於程式設 計上的程序 • Mahout可依需要做單機的運用，或分散式甚至是 雲端上的計算 • 有了Mahout後，應用開發者可以更專注在輸入及 輸出資料的處理，而這才是應用上的大問題