本文要介绍的AutoRec模型是由澳大利亚国立大学在2015年提出的，它将自编码器(AutoEncoder)的思想与协同过滤(Collaborative Filter)的思想结合起来，提出了一种单隐层的简单神经网络推荐模型。

可以说这个模型的提出，拉开了使用深度学习解决推荐系统问题的序幕，为复杂深度学习网络的构建提供了思路。

原论文只有2页，非常简洁明了，比较适合作为深度学习推荐系统的入门模型来学习，原文地址在这里

前言

本文会介绍AutoRec模型的基本原理，包括网络模型、损失函数、推荐过程、实验结果等，并且会给出基于PyTorch的代码。

技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。一个人走的很快、一堆人可以走的更远。

文章中的完整源码、资料、数据、技术交流提升，均可加知识星球交流群获取，群友已超过2000人，添加时切记的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友。

方式①、添加微信号：mlc2060，备注：来自获取推荐资料
方式②、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：推荐资料

AutoRec模型介绍

AutoRec模型跟MLP(多层感知器)类似，是一个标准的3层(包含输入层)神经网络，只不过它结合其结合了自编码器(AutoEncoder)和协同过滤(Collaborative Filtering)的思想。

其实再确切一点说，AutoRec模型就是一个标准的自编码器结构，它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵，完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码结果得到用户对所有物品的评分，结果通过排序之后就可以用于物品推荐。

这里先简要地介绍一下自编码器：

自编码器是一种无监督的数据维度压缩和数据特征表达方法，它是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器由编码器和解码器组成，结构如下：
自编码器结构

在这里插入图片描述

下面是AutoRec的整体模型框图：

损失函数

AutoRec模型的损失函数中考虑到了对参数的限制，因此加入了L2正则来防止过拟合，损失函数变化为：

在这里插入图片描述

基于AutoRec的推荐过程

假如我们现在已经训练好了模型，那基于物品的AutoRec模型的推荐过程是怎样的呢？其实非常简单，只需要2步：

依次输入物品，得到模型输出的预测评分向量。
遍历所有物品预测评分向量的推荐列表。

上述流程是针对基于物品的AutoRec模型，也就是Item-AutoRec，其实只要把AutoRec模型的输入变成用户向量，那么模型其实就变成了基于用户的AutoRec模型，即User-AutoRec。这两者的推荐流程有点不同，在后面的代码实践中，我将两种推荐方式都写下来了，读者可以参考代码。

实验对比

作者分别在MovieLens 1M和10M、以及Netflix数据上进行了对比实验，评测指标为RMSE，即均方根误差。分别与U-RBM、I-RBM、BiasedMF、LLORMA算法进行了对比。结果如下：

作者还做了消融实验，验证选择不同的激活函数对最终实验结果的影响。除此之外，还评测了不同隐层神经元数量对实验结果的影响，可以看到随着隐层神经元数量的增加，RMSE稳步下降。

代码实践

代码基于PyTorch编写，主要包含数据预处理和加载文件dataloader.py，网络模型定义network.py，训练器trainer.py，以及测试文件autorec_test.py。

数据预处理部分比较简单，测试的数据为MovieLens 1M数据集，主要定义了共现矩阵，并且将数据集划分为训练集和测试集。

完整代码如下：

python">import torch
import numpy as np
import torch.utils.data as Data

def dataProcess(filename, num_users, num_items, train_ratio):
    fp = open(filename, 'r')
    lines = fp.readlines()

    num_total_ratings = len(lines)

    user_train_set = set()
    user_test_set = set()
    item_train_set = set()
    item_test_set = set()

    train_r = np.zeros((num_users, num_items))
    test_r = np.zeros((num_users, num_items))

    train_mask_r = np.zeros((num_users, num_items))
    test_mask_r = np.zeros((num_users, num_items))

    
    random_perm_idx = np.random.permutation(num_total_ratings)
    
    train_idx = random_perm_idx[0:int(num_total_ratings * train_ratio)]
    test_idx = random_perm_idx[int(num_total_ratings * train_ratio):]

    ''' Train '''
    for itr in train_idx:
        line = lines[itr]
        user, item, rating, _ = line.split("::")
        user_idx = int(user) - 1
        item_idx = int(item) - 1
        train_r[user_idx][item_idx] = int(rating)
        train_mask_r[user_idx][item_idx] = 1

        user_train_set.add(user_idx)
        item_train_set.add(item_idx)

    ''' Test '''
    for itr in test_idx:
        line = lines[itr]
        user, item, rating, _ = line.split("::")
        user_idx = int(user) - 1
        item_idx = int(item) - 1
        test_r[user_idx][item_idx] = int(rating)
        test_mask_r[user_idx][item_idx] = 1

        user_test_set.add(user_idx)
        item_test_set.add(item_idx)

    return train_r, train_mask_r, test_r, test_mask_r, user_train_set, item_train_set, user_test_set, item_test_set

def Construct_DataLoader(train_r, train_mask_r, batchsize):
    torch_dataset = Data.TensorDataset(torch.from_numpy(train_r), torch.from_numpy(train_mask_r))
    return Data.DataLoader(dataset=torch_dataset, batch_size=batchsize, shuffle=True)

网络模型部分代码比较简单，基本就是两个全连接层外加一个Sigmoid激活函数就搞定。因为需要加上关于权重矩阵的正则化，所以这里的损失函数并没有使用torch自带的，而是根据论文描述自己定义的。

同时实现了根据用户对所有物品评分向量的推荐方法，和根据所有用户对物品的评分向量的物品推荐方法，并且加上了在测试集上的评估方法。

代码如下：

python">import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn

class AutoRec(nn.Module):
    """
    基于物品的AutoRec模型
    """
    def __init__(self, config):
        super(AutoRec, self).__init__()
        self._num_items = config['num_items']
        self._hidden_units = config['hidden_units']
        self._lambda_value = config['lambda']
        self._config = config

        
        self._encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(self._num_items, self._hidden_units),
            nn.Sigmoid()
        )
        
        self._decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(self._hidden_units, self._num_items)
        )

    def forward(self, input):
        return self._decoder(self._encoder(input))

    def loss(self, res, input, mask, optimizer):
        cost = 0
        temp = 0

        cost += ((res - input) * mask).pow(2).sum()
        rmse = cost

        for i in optimizer.param_groups:
            
            for j in i['params']:
                if j.data.dim() == 2:
                    temp += torch.t(j.data).pow(2).sum()

        cost += temp * self._config['lambda'] * 0.5
        return cost, rmse

    def recommend_user(self, r_u, N):
        """
        :param r_u: 单个用户对所有物品的评分向量
        :param N: 推荐的商品个数
        """
        
        predict = self.forward(torch.from_numpy(r_u).float())
        predict = predict.detach().numpy()
        indexs = np.argsort(-predict)[:N]
        return indexs

    def recommend_item(self, user, test_r, N):
        """
        :param r_u: 所有用户对物品i的评分向量
        :param N: 推荐的商品个数
        """
        
        recommends = np.array([])

        for i in range(test_r.shape[1]):
            predict = self.forward(test_r[:, i])
            recommends.append(predict[user])

        
        indexs = np.argsot(-recommends)[:N]
        
        return recommends[indexs]

    def evaluate(self, test_r, test_mask_r, user_test_set, user_train_set, item_test_set, item_train_set):
        test_r_tensor = torch.from_numpy(test_r).type(torch.FloatTensor)
        test_mask_r_tensor = torch.from_numpy(test_mask_r).type(torch.FloatTensor)

        res = self.forward(test_r_tensor)

        unseen_user_test_list = list(user_test_set - user_train_set)
        unseen_item_test_list = list(item_test_set - item_train_set)

        for user in unseen_user_test_list:
            for item in unseen_item_test_list:
                if test_mask_r[user, item] == 1:
                    res[user, item] = 3

        mse = ((res - test_r_tensor) * test_mask_r_tensor).pow(2).sum()
        RMSE = mse.detach().cpu().numpy() / (test_mask_r == 1).sum()
        RMSE = np.sqrt(RMSE)
        print('test RMSE : ', RMSE)

    def saveModel(self):
        torch.save(self.state_dict(), self._config['model_name'])

    def loadModel(self, map_location):
        state_dict = torch.load(self._config['model_name'], map_location=map_location)
        self.load_state_dict(state_dict, strict=False)

测试代码主要是包含了模型训练，随机挑选了3个用户并推荐5个商品，以及在测试集上评估RMSE指标等。

代码如下：

python">import torch
from AutoRec.trainer import Trainer
from AutoRec.network import AutoRec
from AutoRec.dataloader import dataProcess

autorec_config = \
{
    'train_ratio': 0.9,
    'num_epoch': 200,
    'batch_size': 100,
    'optimizer': 'adam',
    'adam_lr': 1e-3,
    'l2_regularization':1e-4,
    'num_users': 6040,
    'num_items': 3952,
    'hidden_units': 500,
    'lambda': 1,
    'device_id': 2,
    'use_cuda': False,
    'data_file': '../Data/ml-1m/ratings.dat',
    'model_name': '../Models/AutoRec.model'
}

if __name__ == "__main__":
    
    
    
    train_r, train_mask_r, test_r, test_mask_r, \
    user_train_set, item_train_set, user_test_set, item_test_set = \
        dataProcess(autorec_config['data_file'], autorec_config['num_users'], autorec_config['num_items'], autorec_config['train_ratio'])
    
    autorec = AutoRec(config=autorec_config)
    autorec.loadModel(map_location=torch.device('cpu'))

    
    print("用户1推荐列表： ",autorec.recommend_user(test_r[0], 5))
    print("用户2推荐列表： ",autorec.recommend_user(test_r[9], 5))
    print("用户3推荐列表： ",autorec.recommend_user(test_r[23], 5))

    autorec.evaluate(test_r, test_mask_r, user_test_set=user_test_set, user_train_set=user_train_set, \
                     item_test_set=item_test_set, item_train_set=item_train_set)