推荐系统（三）Graph Embedding之LINE

上一篇博客推荐系统（二）Graph Embedding之DeepWalk中讲到Graph Embedding的开山之作DeepWalk，该博客讲述了在图结构上进行RandomWalk获取训练样本，并通过Word2Vec模型来训练得到图中每个节点的Embedding向量。

但DeepWalk有两个比较大的问题：

DeepWalk将问题抽象成无权图，这意味着高频次user behavior路径和低频次user behavior路径在模型看来是等价的。
所处环境相似但不直连的两个节点没有进行特殊的处理，这类节点的Embedding向量本应比较相似，而这类信息是没有办法通过深度优先遍历的方式来获取的，只能通过宽度优先遍历的方式来获取，使得这类节点的Embedding向量相去甚远。

上述两点缺陷正是本篇博客提到的LINE算法所关注的。本篇博客着重讲述LINE算法的模型构建和模型优化两个过程。在模型构建阶段，在图结构中随机提取指定条数的边作为训练样本集合，之后对于训练集合中的每条边，采用First/Second-order Proximity作为模型的两种构建手段，并利用相对熵作为损失函数。在模型优化阶段，采用负采样变更损失函数+alias边采样的方式进行加速运算。

关键字： First-order Proximity，Second-order Proximity，相对熵，Edge Sampling

如下是本篇博客的主要内容：

First/Second-order Proximity
Model Optimization
代码实现
总结

1. First/Second-order Proximity

LINE算法将user behavior 抽象为有权图，即每个边都带有权重，如下图所示。这样就能区分出高频次user behavior路径和低频次user behavior路径，相当于把原先DeepWalk中缺失的信息补充上。
在这里插入图片描述
而只将无权图变为有权图还远远不够，如何利用这部分信息才是关键。一般情况下如果图中两个节点有直接的边向量，且边的权值较大，则有理由相信这两个节点的Embedding向量的距离需要足够近，这就是论文中提到的First-order Proximity。而对于两个环境较为相似但不直连的节点，即他们共享很多相同的邻居，他们的Embedding向量也应该比较相似才对，就如下图中的节点5和节点6一样。对于这类节点的建模，即论文中提到的Second-order Proximity。如下会对这两种建模思想进行介绍。
在这里插入图片描述
设user behavior图结构为 $(V,E)$ ，其节点用 $v_i$ 来表示，节点自身Embedding向量用 $\vec{u_i}$ 来表示，而当 $v_i$ 被作为上下文节点时，则其Embedding向量用 $\vec{u_i}'$ 表示，例如上图中2节点本身的Embedding向量为 $\vec{u_2}$ ，而如果其作为5或者6的相邻节点时，其上下文Embedding向量为 $\vec{u_2}'$ 。对于图的边 $(v_i,v_j)$ ，设边的权值为 $w_{i, j}$ 。

1.1 First-order Proximity

对于图中直连边 $(v_i,v_j)$ ，模型预测概率为：
$p_1(v_i, v_j)=\frac{1}{1+exp(-\vec{u_i}^T\cdot\vec{u_j})}$

可以看出这个预测概率其实就是sigmoid函数，而这条边出现的真实概率为
$\hat{p}_1(v_i, v_j)=\frac{w_{i,j}}{W}, W=\sum_{(i,j)\in E}w_{i,j}$

模型的目标是使预测概率和真实概率的分布尽量相近，即使得 $p_1(v_i, v_j)$ 和 $\hat{p}_1(v_i, v_j)$ 的KL散度尽量小，不熟悉KL散度的小伙伴可以参考这里，这个大神讲的真的非常的清楚。而这里省略了 $W$ 这个常数项，模型的目标如下所示：
$O_1=-\sum_{(i,j)\in E}w_{i,j}logp_1(v_i,v_j)$

1.2 Second-order Proximity

对于直连的边 $(v_i,v_j)$ ，直接给出模型预测的已知 $v_i$ 时的条件概率为：
$p_2(v_j|v_i)=\frac{exp(-\vec{u_j}'^T\cdot\vec{u_i})}{\sum_{k=1}^{|V|}exp(-\vec{u_k}'^T\cdot\vec{u_i})}$

可以看出这个预测概率也是类似sigmoid函数，这条边的真实条件概率变为如下公式，其中 $d_i$ 表示节点 $v_i$ 的出度，
$\hat{p}_2(v_j|v_i)=\frac{w_{i,j}}{d_i}$

这时模型的目标和First-order Proximity类似，即使得 $p_2(v_j|v_i)$ 尽量接近于 $\hat{p}_2(v_j|v_i)$ ，经过简化，模型的目标为：
$O_2=-\sum_{(i,j)\in E}w_{i,j}logp_2(v_j|v_i)$

可能很多人在这里都会有所疑惑，为什么Second-order Proximity能够使环境相似但不直连节点的Embedding向量距离相近，而且原始论文中也没有提到。这里我的理解是这样的：假设 $v_i$ 和 $v_m$ 是符合上述条件的两个节点，他们都连接着 $v_j$ ，则 $p_2(v_j|v_i)$ 和 $p_2(v_j|v_m)$ 两个式子只有 $\vec{u_i}$ 和 $\vec{u_m}$ 是不同的，且 $\hat{p}_2(v_j|v_i)$ 和 $\hat{p}_2(v_j|v_m)$ 都为1，则这样模型学习出来的结果必然会让 $\vec{u_i}$ 和 $\vec{u_m}$ 比较相近。

2. Model Optimization

2.1 负采样更改损失函数

计算Second-order Proximity的损失函数时，可以看出模型有一个比较大的问题，就是每次求 $p_2(v_j|v_i)$ 时都要遍历图中的所有节点，这样是非常耗时的，论文中引入负采样的方式，即在计算 $p_2(v_j|v_i)$ 表示公式的分母的时候，并不需要遍历所有的节点，而是选取K个负边进行计算，公式如下所示：
$log\sigma(\vec{u_j}'^T\cdot\vec{u_i})+\sum_{i=1}^{K}E_{v_n \sim P_n(v)}[log\sigma(\vec{u_n}'^T\cdot\vec{u_i})]$

2.2 alias采样

2.1节中损失函数的计算效率问题已经解决，但是现在又有一个问题，即随机梯度下降过程中梯度不稳定的问题，因为 $p_1(v_i, v_j)$ 和 $p_2(v_j|v_i)$ 的计算公式中都有 $w_{i,j}$ ，梯度计算公式中都含有 $w_{i,j}$ ，拿 $p_2(v_j|v_i)$ 的梯度计算举例，有如下公式， $w_{i,j}$ 过大则会导致梯度爆炸， $w_{i,j}$ 过小则会导致梯度消失。
$\frac{\partial O_2}{\partial \vec{u_i}}=w_{i,j} \cdot \frac{\partial logp_2(v_j|v_i)}{\partial \vec{u_i}}$

针对上述情况，论文提出一种解决方案，使得有权图变为无权图，即使所有的 $w_{i,j}$ 都变为1，但是在采样的时候要根据原先每条边的权值大小调整采样概率，例如一个权重为5的边要比一个权重为1的边被采到的概率大，这时就需要选择一种合适的采样策略，使得采样后的数据和原先数据的分布尽量相似，这里就用到了大名鼎鼎的alias采样，不熟悉的小伙伴可以参考这里。

3. 代码实现

和DeepWalk类似，这里依然援引知乎浅梦大神的github代码，这里分享下我对其LINE代码实现的两点见解。

实现负采样的代码，思路比较新颖，在line.py的函数batch_iter中，对于一个batch的正样本集合，与之搭配negative_ratio个batch的负样本集合来进行学习，整个过程只是通过mod这一个变量进行控制的，思路真的很棒。

针对负采样，我这边有一点个人的见解，原先负采样的思路是针对一个节点 $v_i$ ，先随机采一个batch的与 $v_i$ 直连的节点，与 $v_i$ 拼接在一起构成正样本集合，之后随机采若干个batch的节点，与 $v_i$ 拼接在一起构成负样本集合。这个做法的问题在于如果这个负样本集合中有与 $v_i$ 直连的节点 $v_j$ 构成的边 $(v_i,v_j)$ ，则会使模型的学习变得艰难，因为在采集正样本的时候已经采集过 $(v_i,v_j)$ 了，但是这里又将其作为负样本，这样会让模型变得困惑。在这里我自己新添加了几行代码来回避上述问题，如下所示，

# 若干代码...
if mod == 0:
    h = []
    t = []
    for i in range(start_index, end_index):
        if random.random() >= self.edge_accept[shuffle_indices[i]]:
            shuffle_indices[i] = self.edge_alias[shuffle_indices[i]]
        cur_h = edges[shuffle_indices[i]][0]
        cur_t = edges[shuffle_indices[i]][1]
        h.append(cur_h)
        t.append(cur_t)
    sign = np.ones(len(h))
else:
    sign = np.ones(len(h))*-1
    t = []
    for i in range(len(h)):
        negative_sampled_index = alias_sample(self.node_accept, self.node_alias)
        # 新添加代码，回避采样困惑问题
        constructed_edge = (self.idx2node[h[i]], self.idx2node[negative_sampled_index])
        if constructed_edge in self.graph.edges:
            sign[i] = 1
        # -----------------------

        t.append(negative_sampled_index)
# 若干代码...

经过上述添加代码的改善后，经过50个epoch的训练后，loss由原先的0.0473变为0.0203，可以看出，新添加的代码确实有效果，如果大家有异议的话，可以尽管提~

4. 总结

本篇博客介绍了LINE算法整体思路、加速训练的手段以及代码实现的一些细节，希望能够给大家带来帮助。但LINE算法依然有其自己的缺点，即算法过分关注邻接特征，即只去关注邻接节点或相似节点，没有像DeepWalk一样考虑一条路径上的特征，而后面我们要讲述的Node2Vec算法能够很好地兼顾这两个方面。

参考

来源：CSDN

作者：LightYoungLee

链接：https://blog.csdn.net/weixin_37688445/article/details/104106781

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