1. 背景

word2vec 是Google 2013年提出的用于计算词向量的工具，在论文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space中，作者提出了Word2vec计算工具，并通过对比NNLM、RNNLM语言模型验证了word2vec的有效性。

word2vec工具中包含两种模型：CBOW和skip-gram。论文中介绍的比较简单，如下图所示，CBOW是通过上下文的词预测中心词，Skip-gram则是通过输入词预测上下文的词。


Spark推荐系列之Word2vec算法介绍、实现和应用说明（附代码）_python

CBOW和skip-gram

Word2vec 开启了Embedding的相关工作，自从embedding开始大规模走进推荐系统中，下面我们就来看一下Word2vec算法的原理、Spark实现和应用说明。

2. 算法原理

Word2vec包含了两种模型，分别是CBOW和Skip-gram，CBOW又分为：

  • One-word context
  • multi-word context

Spark推荐系列之Word2vec算法介绍、实现和应用说明（附代码）_算法_02

Cbow_One-word context

其中单词的总个数为 ，隐藏层的神经元个数为 ，输入层到隐藏层的权重矩阵为 ，隐藏层到输出层的权重矩阵为 。


Spark推荐系列之Word2vec算法介绍、实现和应用说明（附代码）_python_03

multi-word context

此时的

其中 表示上下文单词的个数， 表示上下文单词， 表示单词的输入向量（注意和输入层 区别）。

目标函数为：

Skip-gram 对应的图如下：


Spark推荐系列之Word2vec算法介绍、实现和应用说明（附代码）_深度学习_04

Skip-gram

从输入层到隐藏层：

从隐藏层到输出层：

其中：


  • 表示输出层第 个词实际落在了第 个神经元
  • 表示输出层第 个词应该落在第 个神经元
  • 表示输出层第 个词实际落在了第 个神经元上归一化后的概率
  • 表示输出层第 个词实际落在了第 个神经元上未归一化的值

因为基于word2vec框架进行模型训练要求语料库非常大，这样才能保证结果的准确性，但随着预料库的增大，随之而来的就是计算的耗时和资源的消耗。那么有没有优化的余地呢？比如可以牺牲一定的准确性来加快训练速度，答案就是 hierarchical softmax 和 negative sampling。

在论文《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》中介绍了训练word2vec的两个技（同样在论文《word2vec Parameter Learning Explained》中进行了详细的解释和说明），下面来具体看一下。

这里就不展开叙述了，可以参考之前的文章：论文｜万物皆可Vector之Word2vec：2个模型、2个优化及实战使用

3.Spark实现

在spark的mllib实现了对word2vec的封装，基于MLLib进行实现和应用

主函数

def main(args: Array[String]): Unit = {
        val spark = SparkSession.builder().master("local[10]").appName("Word2Vec").enableHiveSupport().getOrCreate()
        Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)

        val dataPath = "data/ml-100k/u.data"
        val data: RDD[Seq[String]] = spark.sparkContext.textFile(dataPath)
            .map(_.split("\t"))
            .map(l => (l(0), l(1)))
            .groupByKey()
            .map(l => l._2.toArray.toSeq)

        val word2vec = new Word2Vec()
            .setMinCount(minCount)
            .setNumPartitions(numPartitions)
            .setNumIterations(numIterations)
            .setVectorSize(vectorSize)
            .setLearningRate(learningRate)
            .setSeed(seed)

        val model = word2vec.fit(data)

        // 输出item id对应的embedding向量到
        saveItemEmbedding(spark, model)

        // 使用spark自带的防范计算item 相似度
        calItemSim(spark, model)

        // 自定义余弦相似度 计算item 相似度
        calItemSimV2(spark, model)

        spark.close()
    }

保存item embedding

def saveItemEmbedding(spark: SparkSession, model: Word2VecModel) = {
        val normalizer1 = new Normalizer()

        val itemVector = spark.sparkContext.parallelize(
            model.getVectors.toArray.map(l => (l._1, normalizer1.transform(new DenseVector(l._2.map(_.toDouble)))))
        ).map(l => (l._1, l._2.toArray.mkString(",")))

        println(s"itemVector count: ${itemVector.count()}")
        itemVector.take(10).map(l => l._1 + "\t" + l._2).foreach(println)

        import spark.implicits._
        val itemVectorDF = itemVector.toDF("itemid", "vector")
            .select("itemid", "vector")
        itemVectorDF.show(10)
        // itemVectorDF.write.save("xxxx")
    }

计算item相似度

def calItemSim(spark: SparkSession, model: Word2VecModel) = {
        // 这种方法离线对比 使用余弦计算item相似度 好像没有后者好
        val itemsRDD: RDD[String] = spark.sparkContext.parallelize(model.getVectors.keySet.toSeq)

        import spark.implicits._
        val itemSimItemDF = itemsRDD.map(l => (l, model.findSynonyms(l, 500)))
            .flatMap(l => for(one <- l._2) yield (l._1, one._1, one._2) )
            .toDF("source_item", "target_item", "sim_score")
        itemSimItemDF.show(10)
    }

    def calItemSimV2(spark: SparkSession, model: Word2VecModel) = {
        val normalizer1 = new Normalizer()

        val itemVector = spark.sparkContext.parallelize(
            model.getVectors.toArray.map(l => (l._1, normalizer1.transform(new DenseVector(l._2.map(_.toDouble)))))
        ).map(l => (l._1, l._2.toArray.toVector))

        import spark.implicits._
        val itemSimItem = itemVector.cartesian(itemVector)
            .map(l => (l._1._1, (l._2._1, calCos(l._1._2, l._2._2))))
            .groupByKey()
            .map(l => (l._1, l._2.toArray.sortBy(_._2).reverse.slice(0, 500)))
            .flatMap(l => for(one <- l._2) yield (l._1, one._1, one._2))
            .toDF("source_item", "target_item", "sim_score")
        itemSimItem.show(10)
    }

    def calCos(vector1: Vector[Double], vector2: Vector[Double]): Double = {
        //对公式部分分子进行计算
        val member = vector1.zip(vector2).map(d => d._1 * d._2).sum

        //求出分母第一个变量值
        val temp1 = math.sqrt(vector1.map(num => {
            math.pow(num, 2)
        }).sum)
        //求出分母第二个变量值
        val temp2 = math.sqrt(vector2.map(num => {
            math.pow(num, 2)
        }).sum)

        //求出分母
        val denominator = temp1 * temp2

        //进行计算
        member / denominator
    }

4.应用

其实在产出Item Embedding之后，在召回阶段，可以进行i2i的召回，或者u2i的召回，具体使用方式如下描述：

  • i2i：我们可以离线计算出Item 的相似 item列表或者实时通过es、faiss检索得到i2i，这样线上可以进行u2i & i2i的实时触发召回（实时召回一般效果都是比较好的，只要挖掘的i2i别太离谱就行）
  • u2i：可以根据用户最近点击的若干个spu，来做一个avg pooling，得到用户的embedding，继而离线或者在线进行embedding的相似计算&检索，得到u2i的召回

在排序阶段，可以用item embedding的数据作为特征来使用，但是需要注意，在产出embedding之后，使用时一般进行vector的正则（normalizer），进入算法后更方便算法使用

如果是基于语义信息产出的item embedding，也可以在展示机制方面进行使用，其大概使用原理为：避免相邻的item 相似性过高（具体可以参考MMR算法）

word2vec想要达到一个好的效果前提是：系统数据比较丰富，对于数据比较稀疏的序列，word2vec学习出来的item embedding表达能力并不好。

智能推荐

个性化推荐技术与产品社区

长按并识别关注

Spark推荐系列之Word2vec算法介绍、实现和应用说明（附代码）_大数据_05