CoNet: Collaborative Cross Networks for Cross-Domain Recommendation(CIKM 2018)


模型复现:

import torch
from torch import nn
import numpy as np 
import pandas as pd
from torch import nn
from torch.nn import functional as F

class CoNet(nn.Module):
    def __init__(self, n_users, n_source_item, n_target_item, n_factors=80):
        super().__init__()
        self.user_factors = nn.Embedding(n_users + 1, n_factors, sparse=True)
        self.source_item_factors = nn.Embedding(n_source_item + 1, n_factors, sparse=True) #(1, 160)
        self.target_item_factors = nn.Embedding(n_target_item + 1, n_factors, sparse=True) #(1, 160)


        self.source_fc1 = nn.Linear(n_factors * 2, 128) #(160, 128)
        self.target_fc1 = nn.Linear(n_factors * 2, 64) #(160,64)
        self.cross_v1 = nn.Parameter(torch.randn(64, 128)) # (64,128)


        self.source_fc2 = nn.Linear(128, 64)
        self.target_fc2 = nn.Linear(64, 32)
        self.cross_v2 = nn.Parameter(torch.randn(32, 64))

        self.source_fc3 = nn.Linear(64, 32)
        self.target_fc3 = nn.Linear(32, 16)

        self.source_out = nn.Linear(32, 2)
        self.target_out = nn.Linear(16, 2)

    def forward(self, user, source_item, target_item):
        source_embedding = torch.cat((self.user_factors(user), self.source_item_factors(source_item)), 1) # (1,160)
        target_embedding = torch.cat((self.user_factors(user), self.target_item_factors(target_item)) ,1) # (1,160)
        out_source_v1 = F.relu(self.source_fc1(source_embedding) + torch.mm(self.target_fc1(target_embedding), self.cross_v1)) # (1 * 128) + (1 * 64) * (64 * 128)
        out_target_v1 = F.relu(self.target_fc1(target_embedding) + torch.mm(self.source_fc1(source_embedding), torch.t(self.cross_v1))) #(1 * 64) +(1,128) (128, 64)

        out_source_v2 = F.relu(self.source_fc2(out_source_v1) +  torch.mm(self.target_fc2(out_target_v1), self.cross_v2)) #(1,64) + (1, 32) * (32, 64)
        out_target_v2 = F.relu(self.target_fc2(out_target_v1) + torch.mm(self.source_fc2(out_source_v1), torch.t(self.cross_v2)) # (1,32) + (1, 64) * (64, 32)

        out_source = F.relu(self.source_fc3(out_source_v2))
        out_target = F.relu(self.target_fc3(out_target_v2))
    
        out_source = self.source_out(out_source)
        out_target = self.target_out(out_target)
        return out_source, out_target

最后,这里有两个问题论文中并没有提到:
1. CoNet模型在训练的时候使用的是源域和目标域之间的交集数据,那么对于只在源域中出现的用户(或者只在目标域中出现的用户)CoNet是怎么处理的呢?(我个人觉得CoNet比较像DSSM,DSSM是直接喂入0,但是不知道CoNet是怎么做的…)
2. 在使用模型做预测的时候,当我想预测目标域中的用户x是否会有交互行为,我们是否还需要用户在源域中的输入数据呢?(我个人理解是需要的,因为在forward的时候有weight transfer matrix W需要参与计算)如果需要的话,在众多源域用户x信息中,如何选取合适的一条作为输入呢?
在实验里,我是把user的embedding取了平均之后喂进去的,我给作者发了email,但是人家并没有回我……太忙了吧可能。

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2 thoughts on “CoNet: Collaborative Cross Networks for Cross-Domain Recommendation(CIKM 2018)

  1. 季皓宣烨 says:

    作者您好
    我最近在做跨域推荐的对比实验的工作,作者关于了这个文章复现的完整代码方便发我一下么?还有能方便推荐几篇关于这个任务的论文么?我邮箱jihaoxuanye@qq.com
    不胜感激
    季皓(郑州大学 信息工程学院)

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