# 召回模型库 ## 简介 我们提供了常见的召回任务中使用的模型算法的PaddleRec实现, 单机训练&预测效果指标以及分布式训练&预测性能指标等。实现的召回模型包括 [SR-GNN](gnn)、[GRU4REC](gru4rec)、[Sequence Semantic Retrieval Model](ssr)、[Word2Vector](word2vec)、[Youtube_DNN](youtube_dnn)、[ncf](ncf)。 模型算法库在持续添加中，欢迎关注。 ## 目录 * [整体介绍](#整体介绍) * [召回模型列表](#召回模型列表) * [使用教程](#使用教程) * [训练 预测](#训练 预测) * [效果对比](#效果对比) * [模型效果列表](#模型效果列表) ## 整体介绍 ### 召回模型列表 | 模型 | 简介 | 论文 | | :------------------: | :--------------------: | :--------- | | Word2Vec | word2vector | [NIPS 2013][Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality](https://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdf) | | GRU4REC | SR-GRU | [2015][Session-based Recommendations with Recurrent Neural Networks](https://arxiv.org/abs/1511.06939) | | Youtube_DNN | Youtube_DNN | [RecSys 2016][Deep Neural Networks for YouTube Recommendations](https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/45530.pdf) | | SSR | Sequence Semantic Retrieval Model | [SIGIR 2016][Multi-Rate Deep Learning for Temporal Recommendation](http://sonyis.me/paperpdf/spr209-song_sigir16.pdf) | | NCF | Neural Collaborative Filtering | [WWW 2017][Neural Collaborative Filtering](https://arxiv.org/pdf/1708.05031.pdf) | | GNN | SR-GNN | [AAAI 2019][Session-based Recommendation with Graph Neural Networks](https://arxiv.org/abs/1811.00855) | | Fasttext | fasttext | [EACL 2017][Bag of Tricks for Efficient Text Classification](https://www.aclweb.org/anthology/E17-2068.pdf) | | RALM | Real-time Attention Based Look-alike Model | [KDD 2019][Real-time Attention Based Look-alike Model for Recommender System](https://arxiv.org/pdf/1906.05022.pdf) | 下面是每个模型的简介（注：图片引用自链接中的论文） [Word2Vec](https://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdf):

[GRU4REC](https://arxiv.org/abs/1511.06939):

[Youtube_DNN](https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/45530.pdf):

[SSR](http://sonyis.me/paperpdf/spr209-song_sigir16.pdf):

[NCF](https://arxiv.org/pdf/1708.05031.pdf):

[GNN](https://arxiv.org/abs/1811.00855):

## 使用教程(快速开始) ### ```shell python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.word2vec # word2vec python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.ssr # ssr python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.gru4rec # gru4rec python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.gnn # gnn python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.ncf # ncf python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.recall.youtube_dnn # youtube_dnn ``` ## 使用教程（复现论文） 为了方便使用者能够快速的跑通每一个模型，我们在每个模型下都提供了样例数据，并且调整了batch_size等超参以便在样例数据上更加友好的显示训练&测试日志。如果需要复现readme中的效果请按照如下表格调整batch_size等超参，并使用提供的脚本下载对应数据集以及数据预处理。 | 模型 | batch_size | thread_num | epoch_num | | :---: | :---: | :---: | :---: | | Word2Vec | 100 | 5 | 5 | | GNN | 100 | 1 | 30 | | GRU4REC | 500 | 1 | 10 | ### 数据处理 参考每个模型目录数据下载&预处理脚本。 ```bash sh data_prepare.sh ``` ### 训练 ```bash cd modles/recall/gnn # 进入选定好的召回模型的目录 以gnn为例 python -m paddlerec.run -m ./config.yaml # 自定义修改超参后，指定配置文件，使用自定义配置 ``` ### 预测 ``` # 修改对应模型的config.yaml, workspace配置为当前目录的绝对路径 # 修改对应模型的config.yaml，mode配置infer_runner # 示例: mode: train_runner -> mode: infer_runner # infer_runner中 class配置为 class: infer # 修改phase阶段为infer的配置，参照config注释 # 修改完config.yaml后 执行: python -m paddlerec.run -m ./config.yaml # 以gnn为例 ``` ## 效果对比 ### 模型效果列表 | 数据集 | 模型 | HR@10 | Recall@20 | | :------------------: | :--------------------: | :---------: |:---------: | | DIGINETICA | GNN | -- | 0.507 | | RSC15 | GRU4REC | -- | 0.670 | | RSC15 | SSR | -- | 0.590 | | MOVIELENS | NCF | 0.688 | -- | | -- | Youtube | -- | -- | | 1 Billion Word Language Model Benchmark | Word2Vec | -- | 0.54 |