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来源：reddit、github
作者：Santos Gupta
编辑：大明
【新智元导读】 最近有开发者自制了一套图书推荐系统，使用Word2Vec算法将书目表示为向量，可以同时获得几种书籍的推荐结果，并获得书籍的TSNE图及相似度最高的推荐。图书数据来自GoodReads上的评价最高的前10000本书。开发者表示，采用较小的batch size和长度可变的窗口可提升推荐相似度。
近日，有开发人员自制了一套图书推荐系统，使用Word2Vec算法将书目表示为向量，可以同时获得几种书籍的推荐，并获得书籍的TSNE图以及相似度最高的推荐信息。训练数据来自GoodReads上的评价最高的前10000本书。
作者将这一系统在Reddit论坛上进行了算法介绍和推荐效果图分享，引发广泛讨论。我们不妨来看看这个自制荐书系统是怎么做的。
以下是作者自己给出的系统展示和介绍，最后是技术实现环节的相关讨论。
下面的图片来自两个2D TSNE生成的图书嵌入图。第一部分是数据中最常出现的3000本书的TNSE（已经过10000本书的数据训练），第二部分是全部10000本书的TSNE。
我做了两个TSNE图，因为随着书籍书目的增加，推荐的准确度趋于下降，所以我想查看最常出现的书籍的分布图，然后再处理其余的书。
首先最常出现的3000本书的TSNE图，先给出几个局部放大图，最后放上全图。
下图为作于最近30-40年间的奇幻/古典奇幻类书
中间的部分大部分是漫画书，周围是一些科学类书籍
宇宙科幻类：
喜剧类（主要是电视剧）
全图
然后是全部10000本书的TSNE图，同样先给出几个局部图，最后是全图。
历史类书籍。图左半部为美国史，右半部为世界通史
宇宙史和起源理论
儿童经典书目
食品科学和新闻类
Word2Vec荐书系统的技术实现
下面是一些技术上的实现要点，对机器学习感兴趣的小伙伴们可以关注一下。
1、使用较小的batch size
训练中使用batch size较小（32和64）对于确保所有书籍向量的稳健性非常重要。在更高的batch size（128、256和512）下，大多数向量具有相当的相似性，但似乎总是有一些书的向量不具备相似性。
以《哈利·波特》2-7部的推荐结果为例，如果直接查看数据，很容易知道与这些书相似度最高的书应该是该系列中的其他《哈利·波特》书，但最初推荐模型给出的相似图书结果并非如此。但是，在把batch size设置为64后，推荐结果的相似度很快得到明显改善。
由于平均窗口大小为112，并在20到200之间变化（取决于用户阅读的书籍数量），因此像《哈利·波特》这样的系列丛书中的一些书，很可能会与其他书籍匹配为相似了。
假设某系列丛书中共有7本书，并且用户对所有7本书都进行了评分，该用户还评价了112本其他书，那么，其中一本《哈利·波特》书与另一本《哈利·波特》在该用户的标签下实现配对的概率是6/112。
在这种情况下，由于word2vec试图一次性优化多个嵌入，因此对于窗口大小很小且恒定的情况，更高的batch size会比word2vec算法的应用对结果优化造成更加明显的阻碍。
2、Softmax嵌入向量算术
到目前为止，上面的所有矢量算术示例都是我在书籍输入嵌入上执行加法和/或减法，然后针对softmax嵌入对结果矢量执行相似性结果的情况。比结果向量与输入嵌入进行比较要稳健得多。
3、可变长度窗口（VLW）
最初的Word2Vec Cbow算法使用固定的窗口大小的单词用作特定目标的输入。比如，如果窗口大小是目标词左侧和右侧的2个单词，那么在这句“The cat in the hat”中，如果目标词（标签）是“in”，那么单词'The '，'cat'，'the'和'hat'将各自向量进行平均，并将得到的结果向量作为输入。
而在这个荐书系统中，窗口大小不可能是固定的。对于特定数据点（输入），由用户输入的所有对全部书籍的评价都可能作为潜在的输入，而且每个用户浏览过的书籍数量彼此存在很大差异，因此窗口大小不可能恒定。
尽管窗口大小不是恒定的，但是平均输入向量的数量是保持不变的。所有提供的数据都使用两个平均向量作为输入，这样向量的算术属性的稳健性是最高的。改变输入平均向量的数量，在相似性推荐属性方面并没有表现出明显优势。
Reddit上的讨论：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/9i688l/p_lit2vec_representing_books_as_vectors_using/
Github资源：
https://github.com/Santosh-Gupta/Lit2Vec
