基于skip-gram做推荐系统的想法

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一、人工智能之自然语言处理

    自然语言处理（Natural Language Processing, NLP），是人工智能的分支科学，意图是使计算机具备处理人类语言的能力。

    “处理人类语言的能力”要达到什么效果呢？举个例子！班主任问路班长：“你能把粉笔递过来么？”。这句话有两层意思，第一层：你能不能把粉笔递过来；第二层：把粉笔递过来。Get到第一层，班长回答“能”，Get到第二层意思，班长递上粉笔。倘若班长仅回答了“能”，情景略尴尬。

    对于人类来说，Get到两层意思没什么问题，但是要计算机Get到第二层意思就不那么简单。因为人类语言囊括了许多主观意识，是人从出生开始不断学习而形成的技能，如果想要计算机达到这样的效果，也需要有一个学习的过程。基于这样一个出发点，自然语言处理应运而生。

二、自然语言处理之word2vec

    计算机智能保存0、1这样的数据，不会保存kitty、tom、jerry、舒克这样的文本，那么该如何表达文本呢？

    1、 one-hot编码

    又称独热编码、一位有效编码。直观来说就是有多少个状态就有多少比特，而且只有一个比特为1，其他全为0的一种码制，如图一：

                                                                                                                         图一

    举个例子：我们用{1，0，0，0}表示kitty，用{0，0，0，1}表示tom。这样kitty与tom之间的区分程度就可以用数学中的向量距离来表示。

    但是one-hot有一个弊端，就是表达方式太冗余，仅仅利用了一个位置，其他位置全部浪费了。上面4个单词用了4列，其中3列为0，如果有1000个单词，那么就会有999列为0。因此需要一种更好的表达方式。

    2、 Embeddings

    是一组广泛应用于预测NLP建模的特征工程技术，是比one-hot更有效率的一种表达方式，如图二：

                                                                                                                            图二

    我们使用Cat和Mouse两个特征，kitty{0.8，0.2}与tom{0.9，0.1}之间的距离要小于kitty{0.8，0.2}与jerry{0.2，0.8}之间的距离，与直观上的感受是一致的，也可以达到区分的目的。而且空间占用相比于one-hot减小了一倍。

三、word2vec之skip-gram

    首先我们要有一个直观的感受，来看下面四个句子：

    1、 武磊在西班牙足球甲级联赛打入首粒入球；

    2、 武磊确认为西班牙人足球队本场比赛的首发；

    3、 湖人5连胜，詹姆斯三双再刷NBA历史纪录；

    4、 詹姆斯又创NBA里程悲,湖人还有办法吗?

    上面四个句子，我们可以发现：当“武磊”出现时，大概率会出现“足球”、“西班牙”， 小概率出现“NBA”；当“詹姆斯”出现时，大概率会出现“NBA”、“湖人”，小概率出现“足球”。

    上述问题可以换一种抽象的描述：当X出现时，Y1、Y2、Y3…Yn会以较大概率出现。Skip-Gram-Naïve-Softmax模型可以处理这种情况，如图三：

                                                                                                                     图三

    假设我们的输入是最左边的one-hot-vector向量，经过VxD维矩阵M1映射为1xD的Vc向量，再经过DxV维矩阵M2映射，最后经过SoftMax成为公式一       

                                                                               公式1

    公式1可以用来用来表示的具体信息，我们暂不讨论数学公式，仅从直观上分析：要找到一种情景S使公式1最大，从而最有效的对矩阵M1、M2进行训练（参考神经网络相关知识）。

    那么情景S如何选取呢，Skip-gram将情景S定义为单词的上下文，即距离目标单词Wi物理位置较近的Wi-1，Wi+1等等。比如说本节的例子，“武磊”附近大概率出现“足球”、“西班牙”，“詹姆斯”附近大概率出现“NBA”、“湖人“。

    通过符合情景S的训练集，对图中的矩阵M1、M2进行训练，就可以得的单词的Embeddings表示，进而计算不同单词之间的距离。

    代码实现、数据集：https://github.com/dongguadan/recommender-system.git

    查询单词：kenya

    相似度排名：

        Colonialism:0.71

        Sheeny:0.67

        Score:0.65

        Religious:0.64

        Estereotyped:0.64

        Africa:0.63

        Maputo:0.63

        Jodorowsky:0.61

        Tankjacking:0.61

        Cambodia:0.61

                                                                                                                            图四

四、Skip-gram应用于推荐系统

    上面的数据集是基于影视评论的统计，通过计算于目标单词相似度最近的单词，可以找到与评论者近似的评论，进而对评论者的兴趣进行评估、做友好推荐。

五、参考

    https://github.com/DSKSD/DeepNLP-models-Pytorch

    https://www.jianshu.com/p/8e291e4ba0da

基于skip-gram做推荐系统的想法

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原文地址：https://www.cnblogs.com/dongguadan/p/10505600.html