cl4srec.md

Contrastive Learning for Sequential Recommendation

简介

序列推荐的方法常以序列预测任务来优化大量的参数，具有数据稀疏性的问题，难以学习到高质量的用户表示。 CL4SRec利用对比学习框架从用户行为序列生成自监督信息，以提取更有信息量的用户行为并进行encode。 另外还采用了三种序列数据增强方式(crop/mask/reorder)构建自监督信息。

配置说明

model_config: {
  model_name: 'CL4SRec'
  model_class: 'RankModel'
  feature_groups: {
    group_name: 'item'
    feature_names: 'adgroup_id'
    feature_names: 'campaign_id'
    feature_names: 'cate_id'
    feature_names: 'brand'
    feature_names: 'customer'
    feature_names: 'price'
    feature_names: 'pid'
    wide_deep: DEEP
  }
  feature_groups: {
    group_name: 'user'
    feature_names: 'user_id'
    feature_names: 'cms_segid'
    feature_names: 'cms_group_id'
    feature_names: 'age_level'
    feature_names: 'pvalue_level'
    feature_names: 'shopping_level'
    feature_names: 'occupation'
    feature_names: 'new_user_class_level'
    wide_deep: DEEP
  }
  feature_groups: {
    group_name: 'user_seq'
    feature_names: "tag_brand_list"
    feature_names: "tag_category_list"
    wide_deep: DEEP
  }
  backbone {
    blocks {
      name: 'user_seq'
      inputs {
        feature_group_name: 'user_seq'
      }
      input_layer {
        output_seq_and_normal_feature: true
      }
    }
    packages {
      name: 'seq_augment'
      blocks {
        name: 'augment'
        inputs {
          block_name: 'user_seq'
        }
        keras_layer {
          class_name: 'SeqAugment'
          seq_aug {
            mask_rate: 0.6
            crop_rate: 0.2
            reorder_rate: 0.6
          }
        }
      }
    }
    packages {
      name: 'seq_encoder'
      blocks {
        name: 'BST'
        inputs {
          use_package_input: true
        }
        keras_layer {
          class_name: 'BST'
          bst {
            hidden_size: 128
            num_attention_heads: 2
            num_hidden_layers: 2
            intermediate_size: 128
            hidden_act: 'gelu'
            max_position_embeddings: 50
            hidden_dropout_prob: 0.1
            attention_probs_dropout_prob: 0
            output_all_token_embeddings: false
          }
        }
      }
    }
    blocks {
      name: 'contrastive'
      inputs {
        package_name: 'seq_encoder'
        package_input: 'seq_augment'
      }
      inputs {
        package_name: 'seq_encoder'
        package_input: 'seq_augment'
      }
      merge_inputs_into_list: true
      keras_layer {
        class_name: 'AuxiliaryLoss'
        st_params {
          fields {
            key: 'loss_type'
            value: { string_value: 'nce_loss' }
          }
          fields {
            key: 'loss_weight'
            value: { number_value: 0.1 }
          }
          fields {
            key: 'temperature'
            value: { number_value: 0.15 }
          }
        }
      }
    }
    blocks {
      name: 'main'
      inputs {
        package_name: 'seq_encoder'
        package_input: 'user_seq'
      }
      inputs {
        feature_group_name: 'user'
      }
      inputs {
        feature_group_name: 'item'
      }
    }
    concat_blocks: 'main'
    top_mlp {
      hidden_units: [256, 128]
    }
  }
  model_params {
    l2_regularization: 0
  }
  embedding_regularization: 0
}

• model_name: 任意自定义字符串，仅有注释作用
• model_class: 'RankModel', 不需要修改, 通过组件化方式搭建的单目标排序模型都叫这个名字
• feature_groups: 配置一组特征。
• backbone: 通过组件化的方式搭建的主干网络，参考文档
  • blocks: 由多个组件块组成的一个有向无环图（DAG），框架负责按照DAG的拓扑排序执行个组件块关联的代码逻辑，构建TF Graph的一个子图
  • name/inputs: 每个block有一个唯一的名字（name），并且有一个或多个输入(inputs)和输出
  • package: package可以打包一组block，构成一个可被复用的子网络，即被打包的子网络以共享参数的方式在同一个模型中调用多次
  • use_package_input: 当package的输入是动态的时，设置该输入占位符，表示当前block的输入由调用package时指定
  • keras_layer: 加载由class_name指定的自定义或系统内置的keras layer，执行一段代码逻辑；参考文档
  • SeqAugment: 序列数据增强的组件，参数详见参考文档
    • SeqAugmentOps: class_name指定为SeqAugmentOps可以使用自定义OP版本的序列数据增加组件，性能更好
  • AuxiliaryLoss: 计算辅助任务损失函数的组件，参数详见参考文档
  • concat_blocks: DAG的输出节点由concat_blocks配置项定义，如果不配置concat_blocks，框架会自动拼接DAG的所有叶子节点并输出。
• model_params:
  • l2_regularization: (可选) 对DNN参数的regularization, 减少overfit
• embedding_regularization: 对embedding部分加regularization, 减少overfit

示例Config

cl4srec_on_taobao.config

参考论文

CL4SRec