深度學習中的推薦演算法SASRec

一、SASRec簡介

SASRec是一種僅基於序列信息進行推薦的深度神經網路模型。相比於其他推薦演算法，SASRec有較高的準確率和效率，同時能夠處理長時序列數據。

SASRec最初由Wang等人在2018年發表在ICDM上，它的主要思想是將序列數據看作序列交互模式， 每個交互都提供一些期望和隱式反饋。SASRec通過使用自注意力機制替代掉傳統的卷積或RNN模型，從而避免了序列信息丟失的問題。

二、SASRec的架構與演算法實現

1.架構

SASRec的架構主要由兩部分組成：序列-序列網路（SSN）和非線性全連接層。SSN是一個基於自注意力機制的深度神經網路，其主要作用是對序列交互模式進行建模併產生預測結果。非線性全連接層作為輸出層，將SSN的最後一層隱藏狀態轉化為目標項的預測結果。

class SASRec(nn.Module):
    def __init__(self, item_size, dim, num_heads, num_blocks, max_len, dropout):
        super(SASRec, self).__init__()
        self.item_size = item_size
        self.dim = dim
        self.num_heads = num_heads
        self.num_blocks = num_blocks
        self.max_len = max_len

        self.item_embeddings = nn.Embedding(item_size, dim, padding_idx=0)
        self.pos_embedding = nn.Embedding(max_len, dim)
        self.transformer_blocks = nn.ModuleList(
            [TransformerBlock(dim, num_heads, dropout) for _ in range(num_blocks)])
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.fc = nn.Linear(dim, item_size)

    def forward(self, items, seq_len):
        # items: B x L
        # seq_len: B
        item_embs = self.item_embeddings(items)
        pos = torch.arange(self.max_len - 1, -1, -1.).to(items.device)
        pos_embs = self.pos_embedding(pos)
        embs = item_embs + pos_embs
        mask = get_mask(seq_len, self.max_len)
        h = embs
        for transformer in self.transformer_blocks:
            h = transformer(h, mask)
        h = self.dropout(h[:, 0, :])
        output = self.fc(h)
        return output

2.演算法實現

SASRec的演算法實現基於Pytorch深度學習框架，由若干個模塊組成，包括TransformerBlock、PositionwiseFeedForward、MultiHeadAttention以及SASRec本體模塊。

class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads, dropout):
        super(TransformerBlock, self).__init__()
        self.attn_layer_norm = nn.LayerNorm(dim)
        self.ffn_layer_norm = nn.LayerNorm(dim)
        self.ffn = PositionwiseFeedForward(dim, dropout)
        self.attn = MultiHeadAttention(num_heads, dim, dropout)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, x, mask):
        # x: B x L x H
        # mask: B x L
        # self-attention
        h = self.attn_layer_norm(x)
        h, _ = self.attn(h, h, h, mask)
        h = self.dropout(h) + x
        # feed forward
        o = self.ffn_layer_norm(h)
        o = self.dropout(self.ffn(o)) + h
        return o

三、SASRec的優缺點

1.優點

（1）SASRec直接依賴於序列數據，可以更加充分地利用序列中隱藏的用戶興趣信息。

（2）SASRec通過自注意力機制對長序列進行建模和處理，可以有效地保留序列中的重要信息，提取有用的特徵。

（3）SASRec的訓練效率相比於其他深度學習演算法較高，而且其預測效果優秀。

2.缺點

（1）對於非序列信息存在的情況，SASRec的效果可能不如其他的推薦演算法。

（2）SASRec的用戶興趣建模受限於序列長度，如果序列過短或過長，其預測效果可能會受到影響。

四、SASRec的應用

SASRec目前已經在多個推薦系統中得到了應用，例如Amazon和Netflix等。此外，基於SASRec提出的多個改進演算法，如SR-Transformer，也在不斷探索中應用於實際的推薦場景。

五、總結

SASRec是一種基於序列信息的高效推薦演算法，其核心思想是使用自注意力機制進行序列建模並進行預測。SASRec具有較高的準確性和處理能力，在推薦系統的實際應用中具有廣闊的前景。