网站管理系统制作,商标设计思路,aso优化什么意思是,中音阶梯网站谁家建设目录 一、引言二、ListWise 方法概述三、ListWise 用于精排的优势四、ListWise 样本具体的构建过程4.1 确定样本的上下文4.2 收集候选物品及相关特征4.3 确定物品的真实排序标签4.4 构建样本列表4.5 划分训练集、验证集和测试集 五、ListWise 方法案例分析六、ListWise 方法在精… 目录 一、引言二、ListWise 方法概述三、ListWise 用于精排的优势四、ListWise 样本具体的构建过程4.1 确定样本的上下文4.2 收集候选物品及相关特征4.3 确定物品的真实排序标签4.4 构建样本列表4.5 划分训练集、验证集和测试集 五、ListWise 方法案例分析六、ListWise 方法在精排中的挑战与解决方案七、结论 一、引言
在推荐系统的精排阶段精准地对候选物品进行排序是提升用户体验和业务价值的关键。传统的排序方法存在一定局限而 ListWise 方法作为一种先进的排序策略将物品列表作为整体进行优化备受关注。本文将深入探讨 ListWise 在精排中的应用借助理论、案例和代码实现。
二、ListWise 方法概述
ListWise 方法直接对物品列表进行排序区别于 PointWise单个物品打分和 PairWise物品对比较方法。其核心是通过特定损失函数让模型学习到符合用户对物品列表整体偏好的排序。常见的 ListWise 方法有 LambdaMART、ListNet、ListMLE 等各自适用于不同场景目标均为提升排序的准确性与效率。
三、ListWise 用于精排的优势
考虑整体顺序ListWise 能充分考量物品间的相对顺序使排序结果更贴合用户真实偏好因为用户不仅关注单个物品还在意其排列顺序。适应复杂场景面对实际推荐系统中复杂的用户需求和行为ListWise 可通过学习用户对不同物品列表的反馈更好地应对增强排序的准确性和鲁棒性。提高推荐效果合理的物品排序有助于提升推荐系统的点击率、转化率等指标进而提升用户体验和业务收益。
四、ListWise 样本具体的构建过程
4.1 确定样本的上下文
样本的上下文确定至关重要它可以是用户的一次搜索行为、一段时间内的浏览历史等。例如在电商推荐系统中用户搜索“智能手机”这一行为就构成了样本的上下文。
4.2 收集候选物品及相关特征
明确上下文后收集该情境下的所有候选物品并提取其特征。这些特征涵盖物品基本属性如品牌、型号、内存等、销售数据销量、销售额、用户评价评分、评论数以及与用户相关的特征用户对品牌的历史购买次数、浏览时长等。
以“智能手机”搜索场景为例候选物品的特征如下
特征名称示例值品牌苹果型号iPhone 14内存128GB销量5000 台品牌知名度得分0.90-1 之间用户评价分数4.7满分 5 分用户对该品牌历史购买次数3 次
4.3 确定物品的真实排序标签
为引导模型学习正确排序需确定候选物品的真实排序标签。获取方式多样如
用户点击行为用户点击的物品可认为排序更靠前依据点击先后确定相对顺序。用户购买行为购买行为是更强的偏好信号购买的物品排序更优。专家标注必要时请领域专家人工标注物品排序获取准确标签。
比如用户搜索“智能手机”后依次点击了 A、B、C 三款手机那么真实排序为 A B C。
4.4 构建样本列表
将候选物品特征与真实排序标签组合成样本。每个样本以列表形式呈现列表元素是包含物品特征和真实排序标签的元组。
示例代码如下
# 假设候选物品的特征存储在一个列表中每个元素是一个特征向量
item_features [[0, 14, 128, 5000, 0.9, 4.7, 3], # 物品 1iPhone 14的特征这里用简单编码表示品牌等信息[1, 22, 256, 4000, 0.8, 4.6, 2], # 物品 2 的特征[2, 10, 64, 3000, 0.7, 4.5, 1] # 物品 3 的特征
]
# 假设物品的真实排序标签为 2物品 1 1物品 2 0物品 3
true_ranks [2, 1, 0]# 构建样本列表
sample []
for i in range(len(item_features)):sample.append((item_features[i], true_ranks[i]))print(sample)4.5 划分训练集、验证集和测试集
将构建好的样本列表按一定比例划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型训练验证集调整超参数测试集评估模型性能。
from sklearn.model_selection import train_test_split# 假设 sample 是上述构建的样本列表
train_sample, test_sample train_test_split(sample, test_size0.2, random_state42)
train_sample, val_sample train_test_split(train_sample, test_size0.2, random_state42)print(f训练集样本数量: {len(train_sample)})
print(f验证集样本数量: {len(val_sample)})
print(f测试集样本数量: {len(test_sample)})五、ListWise 方法案例分析
以 ListNet 为例使用普通神经网络实现。假设我们是一个音乐推荐系统要对用户搜索“流行音乐”后的歌曲列表进行精排。 数据准备 特征歌曲的播放量、收藏量、歌手知名度、发布年份等。标签用户对歌曲的收藏行为收藏为 1未收藏为 0并根据收藏先后确定真实排序。 构建神经网络模型
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optimclass ListNet(nn.Module):def __init__(self, input_size):super(ListNet, self).__init__()self.fc1 nn.Linear(input_size, 128)self.relu nn.ReLU()self.fc2 nn.Linear(128, 64)self.fc3 nn.Linear(64, 1)def forward(self, x):out self.fc1(x)out self.relu(out)out self.fc2(out)out self.relu(out)out self.fc3(out)return out# 假设特征维度为 10
input_size 10
model ListNet(input_size)训练模型
# 假设 X_train 是训练集特征y_train 是训练集标签真实排序
X_train torch.randn(100, input_size)
y_train torch.randint(0, 2, (100,))criterion nn.CrossEntropyLoss()
optimizer optim.Adam(model.parameters(), lr0.001)for epoch in range(100):optimizer.zero_grad()outputs model(X_train)loss criterion(outputs.squeeze(), y_train.float())loss.backward()optimizer.step()if (epoch 1) % 10 0:print(fEpoch [{epoch 1}/100], Loss: {loss.item():.4f})模型评估 使用测试集计算归一化折损累计增益NDCG等指标。
# 假设 X_test 是测试集特征y_test 是测试集标签真实排序
X_test torch.randn(20, input_size)
y_test torch.randint(0, 2, (20,))def dcg_score(y_true, y_score, k5):order torch.argsort(y_score, descendingTrue)y_true torch.take(y_true, order[:k])gains 2 ** y_true - 1discounts torch.log2(torch.arange(len(y_true), dtypetorch.float32) 2)return torch.sum(gains / discounts)def ndcg_score(y_true, y_score, k5):best_dcg dcg_score(y_true, y_true, k)if best_dcg 0:return 0return dcg_score(y_true, y_score, k) / best_dcgwith torch.no_grad():outputs model(X_test)ndcg ndcg_score(y_test, outputs.squeeze())print(fNDCG: {ndcg.item()})模型应用 将训练好的模型用于实际精排对用户搜索“流行音乐”后的歌曲列表排序并展示。
六、ListWise 方法在精排中的挑战与解决方案
数据稀疏性实际推荐系统中用户反馈稀疏导致训练数据不足。可采用数据增强技术如模拟用户行为、扩展物品特征增加数据量和质量。计算复杂度ListWise 需对整个物品列表计算计算复杂度高。可通过优化算法、分布式计算降低复杂度提高效率。模型可解释性相比 PointWise 和 PairWiseListWise 模型可解释性差。可通过特征重要性分析、模型可视化提高可解释性帮助理解决策过程。
七、结论
ListWise 方法在推荐系统精排阶段优势显著。通过本文对其原理、优势、样本构建、案例及挑战的介绍。未来ListWise 可结合深度学习、优化损失函数等进一步提高排序准确性和效率。
