Вопрос или проблема
Я использую Node2Vec для задач рекомендаций, но мой набор данных имеет разреженные взаимодействия пользователей и предметов. Многие пользователи являются пользователями с холодным стартом, и у большинства пользователей мало взаимодействий с предметами (отношения пользователь-объект). Однако у каждого пользователя есть дополнительные атрибуты, такие как ID учреждения, тип учреждения, пол и предпочтения, а у каждого объекта есть детализированные атрибуты, такие как метки и информация об авторстве. Как мне установить параметры p и q в Node2Vec, чтобы: Эффективно использовать существующие отношения пользователь-объект? Использовать атрибуты пользователей и объектов (такие как ID учреждения, тип учреждения для пользователей и метки, авторство для объектов), чтобы смягчить проблему холодного старта? Следует ли мне назначить разные веса для различных типов рёбер, таких как рёбра предпочтений пользователей или рёбра пола, чтобы акцентировать внимание на определённых отношениях? Если да, то как это сделать?
Я знаю, что увеличенное значение p повысит вероятность обхода в ширину, что позволит ходить рядом с фактическим узлом, так что расстояние будет близким, особенно результаты встраивания между напрямую связанными узлами будут близки, а увеличенное значение q повысит вероятность обхода в глубину, но я не знаю, как контролировать блуждание в моём сценарии, чтобы лучше решить проблему холодного старта.
Ответ или решение
Для настройки параметров p и q в Node2Vec для ваших задач рекомендаций с учетом разреженных взаимодействий пользователей и объектов, а также богатых атрибутов, важно учесть несколько факторов, включая структуру данных и характеристики взаимодействий.
1. Понимание параметров p и q
-
p (Return parameter): Контролирует вероятность возврата к предыдущему узлу в ходе случайного блуждания. Большие значения p заставляют модель предпочитать более локальные взаимодействия, что полезно для извлечения информации из ограниченного количества связей (особенно важно для холодных пользователей).
-
q (In-out parameter): Регулирует вероятность перехода на соседние узлы. Большие значения q увеличивают вероятность глубоководного поиска, что может привлечь внимание к менее часто встречающимся, но потенциально полезным узлам.
2. Рекомендации по установке параметров p и q
-
Для вашего случая, где много холодных пользователей и разреженная структура взаимодействий, рекомендую начать с увеличенных значений p (1.0 на уровне 2-4) и меньших значений q (от 0.1 до 0.5). Это позволит вам более эффективно использовать близкие взаимодействия и извлекать информацию из ограниченного числа связей.
-
Если вы замечаете, что ваши блуждания слишком локальны и не охватывают разнообразие в пользовательских и товарных атрибутах, вы можете постепенно увеличивать q, сохраняя p на том же уровне.
3. Использование атрибутов пользователей и объектов
Для лучшего использования атрибутов пользователей и объектов:
-
Создание дополнительной информации: Вы можете создать виртуальные узлы или отношения, основанные на атрибутах пользователей и объектов. Например, узел для каждого институции или категории товара может быть связан с соответствующими пользователями или товарами. Это поможет расширить связи между узлами и улучшить обучение.
-
Роль контекста: Рассмотрите возможность контекстуализации ваших случайных блужданий, добавляя виртуальные ребра между пользователями и объектами на основе их атрибутов. Таким образом, даже с разреженностью в взаимодействиях, вы сможете снять информацию о пользователе и его предпочтениях.
4. Присвоение весов различным типам рёбер
Присвоение весов различным типам рёбер действительно может помочь выделить важные связи стартапов. Например:
-
Веса на основе атрибутов: Присвойте больше весов осям, которые имеют значимые атрибуты (например, предпочтения, связанные с тегами или авторами), для увеличения вероятности их выбора при блуждании.
-
Метрики важности рёбер: Используйте метрики, такие как TF-IDF или другие алгоритмы обработки текста, для вычисления значимости тегов и атрибутов. Эти значения можно использовать для задания весов ребрам.
5. Итоговые рекомендации
Рекомендуется начать с параметров p=1.0 и q=0.5, наблюдая за результатами. Проведите сравнительный анализ, изменяя значения параметров и результирующие вложения, чтобы найти оптимальные настройки, подходящие для ваших данных. Использование атрибутов пользователей и объектов — это дополнение, которое сможет значительно улучшить качество рекомендаций.
Проведите экспериментальные проверки для определения оптимальных параметров и весов на разных итерациях, изучая обратную связь от конечного пользователя.