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このチュートリアルでは、順次検索モデルを構築します。シーケンシャルレコメンデーションは、ユーザーが以前に操作したアイテムのシーケンスを調べて、次のアイテムを予測する人気のあるモデルです。ここでは、各シーケンス内のアイテムの順序が重要であるため、リカレントニューラルネットワークを使用してシーケンシャル関係をモデル化します。詳細については、これを参照してくださいGRU4Rec紙。
輸入
まず、依存関係とインポートを邪魔にならないようにしましょう。
pip install -q tensorflow-recommenderspip install -q --upgrade tensorflow-datasets
import os
import pprint
import tempfile
from typing import Dict, Text
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_recommenders as tfrs
データセットの準備
次に、データセットを準備する必要があります。私たちは、活用しようとしているデータ生成ユーティリティをこの中にTensorFlowライトオンデバイス勧告リファレンスアプリ。
、およびmovies.dat（カラム：MOVIEID、タイトル、ジャンル）：MovieLens 1Mデータはratings.dat（ユーザーID、MOVIEID、評価、タイムスタンプ列）が含まれています。生成スクリプトの例では、1Mデータセットをダウンロードし、両方のファイルを取得し、2を超える評価のみを保持し、ユーザームービーのインタラクションタイムラインを形成し、ラベルとしてサンプルアクティビティを、予測のコンテキストとして10個の以前のユーザーアクティビティを作成します。
wget -nc https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/examples/master/lite/examples/recommendation/ml/data/example_generation_movielens.pypython -m example_generation_movielens --data_dir=data/raw --output_dir=data/examples --min_timeline_length=3 --max_context_length=10 --max_context_movie_genre_length=10 --min_rating=2 --train_data_fraction=0.9 --build_vocabs=False
--2021-12-02 12:10:29-- https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/examples/master/lite/examples/recommendation/ml/data/example_generation_movielens.py
Resolving raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 185.199.108.133, 185.199.110.133, 185.199.111.133, ...
Connecting to raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|185.199.108.133|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 18040 (18K) [text/plain]
Saving to: ‘example_generation_movielens.py’
example_generation_ 100%[===================>] 17.62K --.-KB/s in 0s
2021-12-02 12:10:29 (107 MB/s) - ‘example_generation_movielens.py’ saved [18040/18040]
I1202 12:10:32.036267 140629273970496 example_generation_movielens.py:460] Downloading and extracting data.
Downloading data from http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-1m.zip
5922816/5917549 [==============================] - 1s 0us/step
5931008/5917549 [==============================] - 1s 0us/step
I1202 12:10:33.549675 140629273970496 example_generation_movielens.py:406] Reading data to dataframes.
/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/pandas/util/_decorators.py:311: ParserWarning: Falling back to the 'python' engine because the 'c' engine does not support regex separators (separators > 1 char and different from '\s+' are interpreted as regex); you can avoid this warning by specifying engine='python'.
return func(*args, **kwargs)
I1202 12:10:37.734699 140629273970496 example_generation_movielens.py:408] Generating movie rating user timelines.
I1202 12:10:40.836473 140629273970496 example_generation_movielens.py:410] Generating train and test examples.
6040/6040 [==============================] - 76s 13ms/step
I1202 12:11:57.162662 140629273970496 example_generation_movielens.py:421] Writing generated training examples.
844195/844195 [==============================] - 14s 17us/step
I1202 12:12:11.266682 140629273970496 example_generation_movielens.py:424] Writing generated testing examples.
93799/93799 [==============================] - 2s 17us/step
I1202 12:12:22.758407 140629273970496 example_generation_movielens.py:473] Generated dataset: {'train_size': 844195, 'test_size': 93799, 'train_file': 'data/examples/train_movielens_1m.tfrecord', 'test_file': 'data/examples/test_movielens_1m.tfrecord'}
生成されたデータセットのサンプルを次に示します。
0 : {
features: {
feature: {
key : "context_movie_id"
value: { int64_list: { value: [ 1124, 2240, 3251, ..., 1268 ] } }
}
feature: {
key : "context_movie_rating"
value: { float_list: {value: [ 3.0, 3.0, 4.0, ..., 3.0 ] } }
}
feature: {
key : "context_movie_year"
value: { int64_list: { value: [ 1981, 1980, 1985, ..., 1990 ] } }
}
feature: {
key : "context_movie_genre"
value: { bytes_list: { value: [ "Drama", "Drama", "Mystery", ..., "UNK" ] } }
}
feature: {
key : "label_movie_id"
value: { int64_list: { value: [ 3252 ] } }
}
}
}
一連のコンテキストムービーID、ラベルムービーID（次のムービー）に加えて、ムービーの年、評価、ジャンルなどのコンテキスト機能が含まれていることがわかります。
この例では、コンテキストムービーIDのシーケンスとラベルムービーIDのみを使用します。あなたはを参照することができます活用コンテキストチュートリアルいただけます追加のコンテキスト機能を追加する方法についての詳細を学ぶために。
train_filename = "./data/examples/train_movielens_1m.tfrecord"
train = tf.data.TFRecordDataset(train_filename)
test_filename = "./data/examples/test_movielens_1m.tfrecord"
test = tf.data.TFRecordDataset(test_filename)
feature_description = {
'context_movie_id': tf.io.FixedLenFeature([10], tf.int64, default_value=np.repeat(0, 10)),
'context_movie_rating': tf.io.FixedLenFeature([10], tf.float32, default_value=np.repeat(0, 10)),
'context_movie_year': tf.io.FixedLenFeature([10], tf.int64, default_value=np.repeat(1980, 10)),
'context_movie_genre': tf.io.FixedLenFeature([10], tf.string, default_value=np.repeat("Drama", 10)),
'label_movie_id': tf.io.FixedLenFeature([1], tf.int64, default_value=0),
}
def _parse_function(example_proto):
return tf.io.parse_single_example(example_proto, feature_description)
train_ds = train.map(_parse_function).map(lambda x: {
"context_movie_id": tf.strings.as_string(x["context_movie_id"]),
"label_movie_id": tf.strings.as_string(x["label_movie_id"])
})
test_ds = test.map(_parse_function).map(lambda x: {
"context_movie_id": tf.strings.as_string(x["context_movie_id"]),
"label_movie_id": tf.strings.as_string(x["label_movie_id"])
})
for x in train_ds.take(1).as_numpy_iterator():
pprint.pprint(x)
{'context_movie_id': array([b'2589', b'202', b'1038', b'1767', b'951', b'129', b'1256', b'955',
b'3097', b'3462'], dtype=object),
'label_movie_id': array([b'3629'], dtype=object)}
現在、トレイン/テストデータセットには、一連の過去の映画IDと次の映画IDのラベルのみが含まれています。我々が使用することに注意してください[10]コンテキストの長さは、例えば、generateion工程において特徴として、我々は10を指定するためtf.Exampleは解析中にフィーチャの形状として。
モデルの作成を開始する前に、もう1つ必要なものがあります。それは、映画IDの語彙です。
movies = tfds.load("movielens/1m-movies", split='train')
movies = movies.map(lambda x: x["movie_id"])
movie_ids = movies.batch(1_000)
unique_movie_ids = np.unique(np.concatenate(list(movie_ids)))
シーケンシャルモデルの実装
当社では、基本的な検索のチュートリアルで、私たちは、一のユーザーのクエリ塔、および候補ムービーの候補トウを使用します。ただし、2タワーのアーキテクチャは一般化可能であり、これに限定されません。
ここでは、引き続き2タワーアーキテクチャを使用します。 Specificially、我々はしてクエリ塔を使用ゲーテッド再発ユニット（GRU）層歴史映画の配列をコードし、そして候補映画の同じ候補塔を維持します。
embedding_dimension = 32
query_model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.StringLookup(
vocabulary=unique_movie_ids, mask_token=None),
tf.keras.layers.Embedding(len(unique_movie_ids) + 1, embedding_dimension),
tf.keras.layers.GRU(embedding_dimension),
])
candidate_model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.StringLookup(
vocabulary=unique_movie_ids, mask_token=None),
tf.keras.layers.Embedding(len(unique_movie_ids) + 1, embedding_dimension)
])
メトリック、タスク、および完全なモデルは、基本的な検索モデルと同様に定義されます。
metrics = tfrs.metrics.FactorizedTopK(
candidates=movies.batch(128).map(candidate_model)
)
task = tfrs.tasks.Retrieval(
metrics=metrics
)
class Model(tfrs.Model):
def __init__(self, query_model, candidate_model):
super().__init__()
self._query_model = query_model
self._candidate_model = candidate_model
self._task = task
def compute_loss(self, features, training=False):
watch_history = features["context_movie_id"]
watch_next_label = features["label_movie_id"]
query_embedding = self._query_model(watch_history)
candidate_embedding = self._candidate_model(watch_next_label)
return self._task(query_embedding, candidate_embedding, compute_metrics=not training)
フィッティングと評価
これで、順次検索モデルをコンパイル、トレーニング、および評価できます。
model = Model(query_model, candidate_model)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.1))
cached_train = train_ds.shuffle(10_000).batch(12800).cache()
cached_test = test_ds.batch(2560).cache()
model.fit(cached_train, epochs=3)
Epoch 1/3 67/67 [==============================] - 25s 291ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - loss: 107448.4467 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 107448.4467 Epoch 2/3 67/67 [==============================] - 2s 25ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - loss: 100932.0125 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 100932.0125 Epoch 3/3 67/67 [==============================] - 2s 25ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - loss: 99336.2015 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 99336.2015 <keras.callbacks.History at 0x7f0904d5b410>
model.evaluate(cached_test, return_dict=True)
37/37 [==============================] - 10s 235ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0146 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0780 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.1358 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.3735 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.5058 - loss: 15478.0652 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 15478.0652
{'factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy': 0.014605699107050896,
'factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy': 0.07804987579584122,
'factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy': 0.1358330100774765,
'factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy': 0.3735221028327942,
'factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy': 0.5058262944221497,
'loss': 9413.1240234375,
'regularization_loss': 0,
'total_loss': 9413.1240234375}
これで、順次取得のチュートリアルは終了です。