模型设计介绍

神经网络模型设计是电影推荐任务中重要的一环。它的作用是提取图像、文本或者语音的特征，利用这些特征完成分类、检测、文本分析等任务。在电影推荐任务中，我们将设计一个神经网络模型，提取用户数据、电影数据的特征向量，然后计算这些向量的相似度，利用相似度的大小去完成推荐。

根据第一章中对建模思路的分析，神经网络模型的设计包含如下步骤：

• 分别将用户、电影的多个特征数据转换成特征向量。
• 对这些特征向量，使用全连接层或者卷积层进一步提取特征。
• 将用户、电影多个数据的特征向量融合成一个向量表示，方便进行相似度计算。
• 计算特征之间的相似度。

依据这个思路，我们设计一个简单的电影推荐神经网络模型：

图1：网络结构的设计

该网络结构包含如下内容：

• 首先，提取用户特征和电影特征作为神经网络的输入，其中：

  • 用户特征包含四个属性信息，分别是用户ID、性别、职业和年龄。
  • 电影特征包含三个属性信息，分别是电影ID、电影类型和电影名称。

• 提取用户特征。使用Embedding层将用户ID映射为向量表示，输入全连接层，并对其他三个属性也做类似的处理。然后将四个属性的特征分别全连接并相加。

• 提取电影特征。将电影ID和电影类型映射为向量表示，输入全连接层，电影名字用文本卷积神经网络得到其定长向量表示。然后将三个属性的特征表示分别全连接并相加。

• 得到用户和电影的向量表示后，计算二者的余弦相似度。最后，用该相似度和用户真实评分的均方差作为该回归模型的损失函数。

衡量相似度的计算有多种方式，比如计算余弦相似度、皮尔森相关系数、Jaccard相似系数等等，或者通过计算欧几里得距离、曼哈顿距离、明可夫斯基距离等方式计算相似度。余弦相似度是一种简单好用的向量相似度计算方式，通过计算向量之间的夹角余弦值来评估他们的相似度，本节我们使用余弦相似度计算特征之间的相似度。

为何如此设计网络呢？

网络的主体框架已经在第一章中做出了分析，但还有一些细节点没有确定。

• 如何将“数字”转变成“向量”？

如NLP章节的介绍，使用词嵌入（Embedding）的方式可将数字转变成向量。

• 如何合并多个向量的信息？例如：如何将用户四个特征（ID、性别、年龄、职业）的向量合并成一个向量？

最简单的方式是先将不同特征向量（ID 32维、性别 16维、年龄 16维、职业 16维）通过4个全连接层映射到4个等长的向量（200维度），再将4个等长的向量按位相加即可得到1个包含全部信息的向量。

电影类型的特征是多个数字转变成的多个向量（6个），也可以通过该方式合并成1个向量。

• 如何处理文本信息？

如NLP章节的介绍，使用卷积神经网络(CNN)和长短记忆神经网络（LSTM）处理文本信息会有较好的效果。因为电影标题是相对简单的短文本，所以我们使用卷积网络结构来处理电影标题。

• 尺寸大小应该如何设计？ 这涉及到信息熵的理念：越丰富的信息，维度越高。所以，信息量较少的原始特征可以用更短的向量表示，例如性别、年龄和职业这三个特征向量均设置成16维，而用户ID和电影ID这样较多信息量的特征设置成32维。综合了4个原始用户特征的向量和综合了3个电影特征的向量均设计成200维度，使得它们可以蕴含更丰富的信息。当然，尺寸大小并没有一贯的最优规律，需要我们根据问题的复杂程度，训练样本量，特征的信息量等多方面信息探索出最有效的设计。

第一章的设计思想结合上面几个细节方案，即可得出上图展示的网络结构。

接下来我们进入代码实现环节，首先看看如何将数据映射为向量。在自然语言处理中，我们常使用词嵌入（Embedding）的方式完成向量变换。