机器学习技法15: 矩阵分解（Matrix Factorization）

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上节课介绍了径向基函数网络（RBFNet），它实际上是以距离计算相似性的线性融合模型。通过k-Means聚类算法来找到具有代表性的中心点，从而使用RBFNet进一步计算距离。本节课介绍矩阵分解（Matrix Factorization）。

15.1 Linear Network Hypothesis

首先回顾在机器学习基石课程第一节所学：

机器学习的目标是从输入数据中学习映射关系。并且还举了网飞的电影评分预测的例子。假设有类似的数据集，只有抽象的特征和历史评分，如何让算法从中学习到用户的喜好，从而准确预测评分。首先看一下特征的编码：

多类别特征例如ID，血型，编程语言等等；大多数机器学习模型只能处理数值特征，像线性模型，神经网络；有个例外是决策树，可以处理任意特征，不限于数值特征。所以在大多数情况下，尤其是深度神经网络盛行的今天，需要将多特征转换为数字编码，也就是熟悉的one-hot编码，也叫作哑变量（dummies）。例如四个类别的one-hot编码：

接下来看一下神经网络如何从编码向量中提取特征：

对于数据集 $D_m$ ，其中包含 $n$ 个用户对 $m$ 步电影的评分。首先对用户 $x_n$ 编码成one-hot编码，其对应的期望输出值为一个向量 $y_n$ ，各元素一次对应该用户 $x_n$ 对 $m$ 步电影的评分 $r_{nm}$，该用户没有评过的电影标记为 “?” 。

如果用神经网络从这个数据集中提取特征（为了简化计算，不考虑偏差 $x_0$），该模型的网络结构是 $N-\tilde{d}-M$，其中，$N$ 表示输入层样本个数， $\tilde{d}$ 表示隐藏层神经元个数，$M$ 表示输出层电影评分个数。输入数据 $(x_n, y_n)$，输出该用户 $x_n$ 对各部电影的预测评分 $y_1,y_2,...,y_m$ 。

由于输入数据是经过编码的数据，只有一个元素为1，其余为0，也就是说每次只有一个权重向量 $w_{ni}$ 与样本的乘积进入隐藏层神经元进行激活，从效果上来说，激活函数选择 $tanh()$ 与选择 $Identity()$ 无异，所以可以使用 $Identity()$ 激活函数。替换之后得到：

修改之后，重新做一些约定：

• 将两层权重分别记为 $N \times \tilde{d}$ 的 $V^T$ 和 $\tilde{d} \times M$ 的 $W$；
• 假设函数 $h(x) = W^TVx$，其中 $x$ 为 $N \times 1$ 的列向量，$V$ 为 $\tilde{d} \times N$ 的矩阵，$W^T$ 为 $M \times \tilde{d}$ 的矩阵；
• 每位用户的评分预测输出为 $h(x_n) = W^Tv_n$，$v_n$ 是矩阵 $V$ 的第 $n$ 列元素，其尺寸为 $\tilde{d} \times 1$。

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习题1：

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15.2 Basic Matrix Factorization

上一小节介绍了神经网络模型和假设函数，其中 $Vx$ 可以看做对用户的特征转换 $\Phi(x)$ ，对于第 $m$ 部电影，其预测评分为：

使用平方误差衡量，其误差函数 $E_{in}$ 为：

线性网络本质上是从所有 $D_m$ 中学习变换和组合的线性模型。接下来要求出最小化 $E_{in}$ 时对应的 $V$ 和 $W$。模型的目标是要让真实评分和预测评分尽可能相同，即 $r_{nm} \approx w^T_mv_n = v^T_nw_m$，记为 $R \approx V^TW$，这种方式称为矩阵分解（Matrix Factorization），矩阵 $R$ 表示用户对各电影的评分矩阵。

分解后，$V^T$ 表示用户的特征，$W$ 表示某部电影的权重。类似的矩阵分解建模还可以用于其它抽象特征。

接下来看一下矩阵分解如何学习：

其目标函数有两组变量需要求解，与上节课求解 k-Means 的方法类似，固定一组变量，求解另一组变量，迭代求解，这种方式称为交替最小二乘法（alternating least squares）。其流程是：

• 固定用户特征 $v_n$ ，对每部电影做线性回归，得到每部电影的 $\tilde{d}$ 维特征值 $w_m$ ；
• 固定电影特征 $w_m$ ，对每位用户做线性回归，得到每位用户对电影的特征 $v_n$。

算法流程为：

交替最小二乘法通常需要随机选取 $v_n$ 和 $w_n$ 的初始值；由于每次迭代跟新都能减小 $E_{in}$ ，保证了算法的收敛。下面比较上节课所学的线性自动编码器和矩阵分解的异同点：

二者具有很强的相似性，实际上，线性自动编码器可以看做完整X的特殊矩阵分解。

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习题2：

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15.3 Stochastic Gradient Descent

上一小节介绍了迭代最小二乘法求解矩阵分解。本小节介绍随机梯度下降求解矩阵分解。

随机梯度下降每次只随机选取一个样本，然后在与这个样本有关的误差函数上使用梯度下降算法。随机梯度下降算法的优势是每次迭代中处理的样本数量少，效率高；算法实现简单；容易扩展到其它误差函数的计算。接下来对误差求偏导：

容易看出 $∇v_n$ 和 $∇w_m$ 的形式一致，都是系数乘以残差 $(r_{nm}− w^T_mv_n)$，再乘以特征（$w_m$ 或 $v_n$）。SGD for Matrix Factorization的算法流程为：

在实际应用中，SGD是求解矩阵分解常用的方法。下面看一个实际应用，根据现有数据集，预测未来的趋势，这是一个与时间有关的预测模型。

台大在2011的KDDCup中，通过改进SGD算法，即使用先前最后的几个样本来进行梯度下降，改进之后取得了不俗的表现。这也告诉我们说，要了解算法的原理与细节，这样才能在实际应用过程中灵活运用，对算法做出适合业务需求的改进。

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习题3：

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15.4 Summary of Extraction Models

从第12节课程到本节课程共4节课程，讲解了Extraction Models，这个定义是个模糊的概念，实际上其是通过一边做特征转换，一边做组合的模型。这样就可以做到提取特征的同时，还能够结合各个假设函数的优点。各模型对比如下：

各模型的特征提取方法如下：

各模型的优缺点如下：

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习题4：

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Summary

恭喜你成为Extraction Model的砖家！本节课介绍了矩阵分解。首先介绍了线性网络的假设，通过编码的向量中提取特征；然后介绍了基本的矩阵分解，通过电影评分的例子，介绍了迭代最小二乘法来求解矩阵分解中的待解参数。第三小节介绍了使用梯度下降算法那求解矩阵分解中的待解参数。最后一小节总结了Extraction Model。