1、引言

信息检索领域的一个重要任务就是针对用户的一个请求query，返回一组排好序的召回列表。

经典的IR流派认为query和document之间存在着一种生成过程，即q -> d 。举一个例子，搜索“哈登”，我们可以联想到“保罗”，“火箭”，“MVP”等等，每一个联想出来的document有一个生成概率p(d|q)，然后根据这个生成概率进行排序，这种模型被称作生成模型。人们在研究生成模型的时候，设计了一系列基于query和document的特征，比方说TF-IDF，BM25。这些特征能非常客观的描述query和document的相关性，但没有考虑document的质量，用户的反馈，pagerank等信息。

现代的IR流派则利用了机器学习，将query和document的特征放在一起，通过机器学习方法来计算query和document之间的匹配相关性: r=f(q,d)。举个现实的例子，我们知道“小白”更喜欢“吃鸡”而不是“王者荣耀”，pointwise会优化f(小白，吃鸡)=1，f(小白，王者荣耀)=0；pairwise会优化f(小白，吃鸡)>f(小白，王者荣耀)；listwise会考虑很多其他游戏，一起进行优化。机器学习的判别模型能够很好地利用文本统计信息，用户点击信息等特征，但模型本身局限于标注数据的质量和大小，模型常常会在训练数据上过拟合，或陷入某一个局部最优解。

受到GAN的启发，将生成模型和判别模型结合在一起，学者们便提出了IRGAN模型。

2、IRGAN介绍

定义问题

假定我们又一些列的query{q1,...qN}并且有一系列的文档document结合{d1,...dM}，对于一个特定的query，我们有一系列标记的真实相关的文档，但是这个数量是远远小于文档总数量M的。query和document之间潜在的概率分布可以表示为条件概率分布ptrue(d|q,r)。给定一堆从真实条件分布ptrue(d|q,r)观察到的样本， 我们可以定义两种类型的IR model。

生成式检索模型：该模型的目标是学习pθ(d|q,r)，使其更接近于ptrue(d|q,r)。

判别式检索模型：该模型的目标是学习fΦ(q,d)，即尽量能够准确的判别q和d的相关程度

因此，受到GAN的启发，我们将上述的两种IR模型结合起来做一个最大最小化的博弈：生成式模型的任务是尽可能的产生和query相关的document，以此来混淆判别式模型；判别式模型的任务是尽可能准确区分真正相关的document和生成模型生成的document，因此，我们总体的目标就是：

在上式中，生成式模型G为pθ(d|qn,r),生成式模型D对d是否与q相关进行判定，通过下面的式子给出相关性得分：

优化判别模型D

判别器的主要目标是最大化我们的对数似然，即正确的区分真正相关的文档和生成器生成的文档。最优的参数通过下面的式子得到：

优化生成模型G

生成器的主要目标是产生能够混淆判别器的document，判别器直接从给定的document池中选择document。在固定判别器参数fΦ(q,d)的情况下，生成器的学习目标是(第一项不包含θ,因此可以省略)：

我们把生成器的优化目标写作JG(qn)。

由于生成的document是离散的，无法直接通过梯度下降法进行优化，一种通常的做法是使用强化学习中的策略梯度方法，我们将qn作为state，pθ(d|qn,r)作为对应的策略，而log(1+exp(fΦ(d，qn))作为对应的reward：

其中，第二步到第三步的变换利用了log函数求导的性质，而在最后一步则基于采样的document做了一个近似。

总体流程

IRGAN的整体训练流程如下：

Pair-wise的情况

在很多IR问题中，我们的数据是对一个query的一系列排序文档对，因为相比判断一个文档的相关性，更容易判断用户对一对文档的相对偏好（比如说通过点击数据，如果两篇document同时展示给用户，用户点击了a而没有点击b，则可以说明用户对a的偏好大于对b的偏好），此外，如果我们使用相关性进行分级(用来表明不同文档对同一个query的匹配程度)而不是使用是否相关，训练数据也可以自然的表示成有序的文档对。

IRGAN在pairwise情况下是同样适用的，假设我有一堆带标记的document组合Rn = {<di，dj>|di > dj}。生成器G的任务是尽量生成正确的排序组合来混淆判别器D，判别器D的任务是尽可能区分真正的排序组合和生成器生成的排序组合。基于下面的式子来进行最大最小化博弈：

其中，o=<du,dv>,o'=<d'u,d'v>分别代表正确的组合和生成器生成的组合。而D(du,dv|q)计算公式如下：

接下来我们就来讲一下生成器的生成策略。首先我们选择一个正确的组合 <di,dj>，我们首先选取dj，然后根据当前的生成器G的策略pθ(d|q,r)，选择比dj生成概率大的dk，组成一组<dk,dj>。

有关更多的IRGAN的细节，大家可以阅读原论文，接下来，我们来看一个简单的Demo吧。

3、IRGAN的TF实现

本文的github代码参考：
https://github.com/geek-ai/irgan/tree/master/item_recommendation

源代码是python2.7版本的，修改为python3版本的代码之后存放地址为：
https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/recommendation/Basic-IRGAN-Demo

数据

先来说说数据吧，数据用的是ml-100k的数据，每一行的格式为“uid iid score"，我们把评分大于等于4分的电影作为用户真正感兴趣的电影。

Generator

对于训练Generator，我们需要输入的有三部分：uid，iid以及reward，我们首先定义user和item的embedding，然后获取uid和iid的item。同时，我们这里还给每个item定义了一个特征值：

self.user_embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([self.userNum,self.emb_dim],

                                                     minval=-initdelta,maxval=self.initdelta,

                                                     dtype =tf.float32))

self.item_embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([self.itemNum,self.emb_dim],

                                                     minval=-initdelta,maxval=self.initdelta,

                                                     dtype=tf.float32))

self.item_bias = tf.Variable(tf.zeros([self.itemNum]))



self.u = tf.placeholder(tf.int32)

self.i = tf.placeholder(tf.int32)

self.reward = tf.placeholder(tf.float32)



self.u_embedding = tf.nn.embedding_lookup(self.user_embeddings,self.u)

self.i_embedding = tf.nn.embedding_lookup(self.item_embeddings,self.i)

self.i_bias = tf.gather(self.item_bias,self.i)

接下来，我们需要计算传入的user和item之间的相关性，并通过传入的reward来更新我们的策略：

self.all_logits = tf.reduce_sum(tf.multiply(self.u_embedding,self.item_embeddings),1) + self.item_bias

self.i_prob = tf.gather(

    tf.reshape(tf.nn.softmax(tf.reshape(self.all_logits, [1, -1])), [-1]),

    self.i)



self.gan_loss = -tf.reduce_mean(tf.log(self.i_prob) * self.reward) + self.lamda * (

    tf.nn.l2_loss(self.u_embedding) + tf.nn.l2_loss(self.i_embedding) + tf.nn.l2_loss(self.i_bias)

)



g_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(self.learning_rate)

self.gan_updates = g_opt.minimize(self.gan_loss,var_list=self.g_params)

Discriminator

传入D的同样有三部分，分别是uid，iid以及label值，与G一样，我们也首先得到embedding值：

self.user_embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([self.userNum,self.emb_dim],

                                                    minval=-self.initdelta,maxval=self.initdelta,

                                                    dtype=tf.float32))

self.item_embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([self.itemNum,self.emb_dim],

                                                    minval=-self.initdelta,maxval=self.initdelta,

                                                    dtype=tf.float32))

self.item_bias = tf.Variable(tf.zeros(self.itemNum))



self.u = tf.placeholder(tf.int32)

self.i = tf.placeholder(tf.int32)

self.label = tf.placeholder(tf.float32)



self.u_embedding = tf.nn.embedding_lookup(self.user_embeddings,self.u)

self.i_embedding = tf.nn.embedding_lookup(self.item_embeddings,self.i)

self.i_bias = tf.gather(self.item_bias,self.i)

随后，我们通过对数损失函数来更新D：

self.pre_logits = tf.reduce_sum(tf.multiply(self.u_embedding, self.i_embedding), 1) + self.i_bias

self.pre_loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels = self.label,

                                                        logits = self.pre_logits) + self.lamda * (

    tf.nn.l2_loss(self.u_embedding) + tf.nn.l2_loss(self.i_embedding) + tf.nn.l2_loss(self.i_bias)

)



d_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(self.learning_rate)

self.d_updates = d_opt.minimize(self.pre_loss,var_list=self.d_params)

D中还有很重要的一步就是，计算reward：

self.reward_logits = tf.reduce_sum(tf.multiply(self.u_embedding,self.i_embedding),1) + self.i_bias

self.reward = 2 * (tf.sigmoid(self.reward_logits) - 0.5)

模型训练

我们的G和D是交叉训练的，D的训练过程如下，每隔5轮，我们就要调用generate_for_d函数产生一批新的训练样本。

for d_epoch in range(100):

    if d_epoch % 5 == 0:

        generate_for_d(sess,generator,DIS_TRAIN_FILE)

        train_size = ut.file_len(DIS_TRAIN_FILE)

    index = 1

    while True:

        if index > train_size:

            break

        if index + BATCH_SIZE <= train_size + 1:

            input_user,input_item,input_label = ut.get_batch_data(DIS_TRAIN_FILE,index,BATCH_SIZE)

        else:

            input_user,input_item,input_label = ut.get_batch_data(DIS_TRAIN_FILE,index,train_size-index+1)

        index += BATCH_SIZE



        _ = sess.run(discriminator.d_updates,feed_dict={

            discriminator.u:input_user,discriminator.i:input_item,discriminator.label:input_label

        })

generate_for_d函数形式如下，其根据G的策略，生成一批样本。

def generate_for_d(sess,model,filename):

    data = []

    for u in user_pos_train:

        pos = user_pos_train[u]



        rating = sess.run(model.all_rating,{model.u:[u]})

        rating = np.array(rating[0]) / 0.2

        exp_rating = np.exp(rating)

        prob = exp_rating / np.sum(exp_rating)



        neg = np.random.choice(np.arange(ITEM_NUM),size=len(pos),p=prob)

        # 1:1 的正负样本

        for i in range(len(pos)):

            data.append(str(u) + '\t' + str(pos[i]) + '\t' + str(neg[i]))



    with open(filename,'w') as fout:

        fout.write('\n'.join(data))

G的训练过程首先要通过D得到对应的reward，随后更新自己的策略：

for g_epoch in range(50):

    for u in user_pos_train:

        sample_lambda = 0.2

        pos = user_pos_train[u]



        rating = sess.run(generator.all_logits,{generator.u:u})

        exp_rating = np.exp(rating)

        prob = exp_rating / np.sum(exp_rating)



        pn = (1-sample_lambda) * prob

        pn[pos] += sample_lambda * 1.0 / len(pos)



        sample = np.random.choice(np.arange(ITEM_NUM), 2 * len(pos), p=pn)



        reward = sess.run(discriminator.reward, {discriminator.u: u, discriminator.i: sample})

        reward = reward * prob[sample] / pn[sample]



        _ = sess.run(generator.gan_updates,

                     {generator.u: u, generator.i: sample, generator.reward: reward})

参考文献：
1、论文地址：https://arxiv.org/abs/1705.10513
2、https://github.com/geek-ai/irgan/tree/master/item_recommendation