原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj）

原文发表时间：2018-11-19

知识图谱特征学习在推荐系统中的应用步骤大致有以下三种方式：

依次训练的方法主要有：Deep Knowledge-aware Network(DKN)

联合训练的方法主要有：Ripple Network

交替训练主要采用multi-task的思路，主要方法有：Multi-task Learning for KG enhanced Recommendation (MKR)

本文先来介绍交替训练的方法MKR。

网上没有找到相关的论文，只有在一篇帖子里有所介绍，github上可以找到源代码进行学习。

1、MKR原理介绍

由于推荐系统中的物品和知识图谱中的实体存在重合，因此可以采用多任务学习的框架，将推荐系统和知识图谱特征学习视为两个分离但是相关的任务，进行交替式的学习。

MKR的模型框架如下图，其中左侧是推荐系统任务，右侧是知识图谱特征学习任务。推荐部分的输入是用户和物品的特征表示，点击率的预估值作为输出。知识图谱特征学习部分使用的是三元组的头节点和关系作为输入，预测的尾节点作为输出：

由于推荐系统中的物品和知识图谱中的实体存在重合，所以两个任务并非相互独立。所以作者在两个任务中设计了交叉特征共享单元（cross-feature-sharing units）作为两者的连接纽带。

交叉特征共享单元是一个可以让两个任务交换信息的模块。由于物品向量和实体向量实际上是对同一个对象的两种描述，他们之间的信息交叉共享可以让两者都获得来自对方的额外信息，从而弥补了自身的信息稀疏性的不足，其结构如下：

关于这个交叉单元具体实现，大家可以参照代码进行理解。

最后是损失函数部分，由于是交替训练的方式，所以在训练时首先固定推荐系统模块的参数，训练知识图谱特征学习模块的参数；然后固定知识图谱特征学习模块的参数，训练推荐系统模块的参数。

推荐系统模块是点击率预估模型，损失函数是对数损失加l2正则项；知识图谱特征学习模块希望预测得到的tail向量和真实的tail向量相近，因此首先计算二者的内积（内积可近似表示向量之间的余弦相似度），内积经过sigmoid之后取相反数，再加上l2正则项，即得到了知识图谱特征学习模块的损失。关于损失的计算，我们在代码里可以更清楚的看到。

2、MKR模型tensorflow实现

本文的代码地址为： https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/recommendation/Basic-MKR-Demo

参考代码地址为： https://github.com/hwwang55/MKR

数据下载地址为： https://pan.baidu.com/s/1uHkQXK_ozAgBWcMUMzOfZQ 密码:qw30

在对数据进行预处理后，我们得到了两个文件：kg_final.txt和rating_final.txt

rating_final.txt数据形式如下，三列分别是user-id，item-id以及label（0是通过负采样得到的，正负样本比例为1:1）。

kg_final.txt格式如下，三类分别代表h，r，t(这里entity和item用的是同一套id)：

好了，接下来我们重点介绍一下我们的MKR框架的构建。

模型输入

模型输入有以下几部分：用户的id、物品的id、推荐系统部分的label、知识图谱三元组的head、relation、tail的对应id：

def _build_inputs(self):
    self.user_indices = tf.placeholder(tf.int32,[None],'user_indices')
    self.item_indices = tf.placeholder(tf.int32,[None],'item_indices')
    self.labels = tf.placeholder(tf.float32,[None],'labels')
    self.head_indices = tf.placeholder(tf.int32,[None],'head_indices')
    self.tail_indices = tf.placeholder(tf.int32,[None],'tail_indices')
    self.relation_indices = tf.placeholder(tf.int32,[None],'relation_indices')

低层网络构建

低层网络指下面的部分：

可以看到，user_id、item_id、head_id以及relation_id首先转换为对应的embedding，user_id和relation_id经由多层神经网络向上传播、而head_id和item_id经过交叉单元进行传播。

def _build_low_layers(self,args):
    self.user_emb_matrix = tf.get_variable('user_emb_matrix', [self.n_user, args.dim])
    self.item_emb_matrix = tf.get_variable('item_emb_matrix', [self.n_item, args.dim])
    self.entity_emb_matrix = tf.get_variable('entity_emb_matrix', [self.n_entity, args.dim])
    self.relation_emb_matrix = tf.get_variable('relation_emb_matrix', [self.n_relation, args.dim])

    # [batch_size, dim]
    self.user_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(self.user_emb_matrix, self.user_indices)
    self.item_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(self.item_emb_matrix, self.item_indices)
    self.head_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(self.entity_emb_matrix, self.head_indices)
    self.relation_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(self.relation_emb_matrix, self.relation_indices)
    self.tail_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(self.entity_emb_matrix, self.tail_indices)

    for _ in range(args.L):
        user_mlp = Dense(input_dim=args.dim,output_dim=args.dim)
        tail_mlp = Dense(input_dim=args.dim,output_dim = args.dim)
        cc_unit = CrossCompressUnit(args.dim)

        self.user_embeddings = user_mlp(self.user_embeddings)
        self.item_embeddings,self.head_embeddings = cc_unit([self.item_embeddings,self.head_embeddings])
        self.tail_embeddings = tail_mlp(self.tail_embeddings)

        self.vars_rs.extend(user_mlp.vars)
        self.vars_rs.extend(cc_unit.vars)
        self.vars_kge.extend(tail_mlp.vars)
        self.vars_kge.extend(cc_unit.vars)

接下来，我们来看一下交叉单元的代码:

v,e = inputs

v = tf.expand_dims(v,dim=2)
e = tf.expand_dims(e,dim=1)

# [batch_size, dim, dim]
c_matrix = tf.matmul(v, e)
c_matrix_transpose = tf.transpose(c_matrix, perm=[0, 2, 1])

# [batch_size * dim, dim]
c_matrix = tf.reshape(c_matrix, [-1, self.dim])
c_matrix_transpose = tf.reshape(c_matrix_transpose, [-1, self.dim])

v_output = tf.reshape(tf.matmul(c_matrix,self.weight_vv) + tf.matmul(c_matrix_transpose,self.weight_ev),[-1,self.dim]) + self.bias_v

e_output = tf.reshape(tf.matmul(c_matrix, self.weight_ve) + tf.matmul(c_matrix_transpose, self.weight_ee),
                      [-1, self.dim]) + self.bias_e

return v_output,e_output

item对应的embedding用v表示，head对应的embedding用e表示，二者初始情况下都是batch * dim大小的。过程如下：

1、v扩展成三维batch * dim * 1，e扩展成三维batch * 1 * dim，随后二者进行矩阵相乘v * e，我们知道三维矩阵相乘实际上是后两维进行运算，因此得到c_matrix的大小为 batch * dim * dim

2、对得到的c_matrix进行转置，得到c_matrix_transpose，大小为batch * dim * dim。这相当于将e扩展成三维batch * dim * 1，v扩展成三维batch * 1 * dim，随后二者进行矩阵相乘e * v。这是两种不同的特征交叉方式。

3、对c_matrix和c_matrix_transpose 进行reshape操作，变为（batch * dim ） * dim的二维矩阵

4、定义两组不同的参数和偏�