互聯(lián)網(wǎng)徹底改變了我們的購(gòu)物方式。只需點(diǎn)擊搜索按鈕，數(shù)以千計(jì)的相關(guān)商品便會(huì)立即彈出來(lái)。在這個(gè)過(guò)程中，無(wú)論我們是否意識(shí)到，我們都正在使用 推薦系統(tǒng)（Recommendation System，RS）。
推薦系統(tǒng)無(wú)處不在，當(dāng)我們?cè)谔詫毣蚓〇|上購(gòu)買家電時(shí)，在攜程上搜尋旅店時(shí)，在微博上瀏覽相片時(shí)，我們都在使用推薦系統(tǒng)，并同時(shí)在為推薦算法做出貢獻(xiàn)。
01
推薦系統(tǒng)到底是什么？
簡(jiǎn)單地說(shuō)，推薦系統(tǒng)是一種信息過(guò)濾工具，可以利用整個(gè)社區(qū)的用戶畫像和習(xí)慣給特定用戶呈現(xiàn)其可能感興趣的最相關(guān)內(nèi)容。
一個(gè)有效的推薦系統(tǒng)包含三個(gè)主要功能：
· 克服信息過(guò)載問(wèn)題
隨著互聯(lián)網(wǎng)上信息的爆炸式增長(zhǎng)，用戶不可能瀏覽所有的內(nèi)容。推薦系統(tǒng)可以過(guò)濾掉低價(jià)值的信息，從而節(jié)省用戶的時(shí)間。
· 提供定制化推薦
具有特定偏好的用戶通常難以找到他們喜愛(ài)的商品。推薦系統(tǒng)應(yīng)該幫助用戶更好地根據(jù)自己的品味找到真正感興趣的商品。
· 合理利用資源
根據(jù)長(zhǎng)尾效應(yīng)，最受歡迎的商品吸引了最多的注意力，而不那么受歡迎的商品，也就是其他大部分商品，將很少有人光顧。這是一種極大的資源浪費(fèi)。推薦系統(tǒng)應(yīng)該平衡受歡迎程度和實(shí)用性，讓人們對(duì)這些不那么受歡迎的商品給予更多關(guān)注。
一個(gè)高效的推薦系統(tǒng)對(duì)平臺(tái)和公司都有好處。用戶更有可能根據(jù)他們的偏好來(lái)點(diǎn)擊或購(gòu)買被推薦的商品，并且會(huì)重新訪問(wèn)那些更了解他們的網(wǎng)站。總之，推薦系統(tǒng)在各種信息檢索系統(tǒng)中都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，可以促進(jìn)業(yè)務(wù)的發(fā)展和決策的制定。
然而，在推薦系統(tǒng)中，仍然有許多尚未解決的問(wèn)題，冷啟動(dòng)和用戶數(shù)據(jù)隱私是其中的兩個(gè)主要問(wèn)題。
用聯(lián)邦學(xué)習(xí)同時(shí)解決這兩個(gè)問(wèn)題是可行的。假設(shè)我們正通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)，用多方數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練一個(gè)全局模型。
對(duì)于冷啟動(dòng)問(wèn)題，我們可以從其他參與方借鑒相關(guān)信息和知識(shí)，以幫助對(duì)新商品進(jìn)行評(píng)分或?qū)π掠脩暨M(jìn)行預(yù)測(cè)。
對(duì)于數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題，用戶的私有數(shù)據(jù)被保存在客戶端設(shè)備中，只有更新的模型才會(huì)通過(guò)安全協(xié)議上傳。
此外，聯(lián)邦學(xué)習(xí)將模型的學(xué)習(xí)過(guò)程分布到各個(gè)客戶端上，大大降低了中央服務(wù)器的運(yùn)算壓力。
02
推薦模型
在詳細(xì)介紹聯(lián)邦推薦系統(tǒng)之前，我們首先介紹現(xiàn)有的推薦模型。
一般來(lái)說(shuō)，推薦模型可以分為四種：協(xié)同過(guò)濾、基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)、基于模型的推薦系統(tǒng)和混合推薦系統(tǒng)。
1. 協(xié)同過(guò)濾（Collaborative Filtering，CF）
它通過(guò)對(duì)用戶與商品的歷史互動(dòng)進(jìn)行建模來(lái)實(shí)現(xiàn)推薦。也就是說(shuō)，基于用戶-商品矩陣，協(xié)調(diào)過(guò)濾會(huì)給同一位用戶推薦類似的商品，或者給類似的用戶推薦同一商品。然而，在實(shí)際生活中，每一位用戶通常只會(huì)與幾件商品有交互，這使得用戶——商品矩陣高度稀疏。低秩因子分解方法（Low-rank factorization），也稱為矩陣因子分解，已被證明是解決稀疏性問(wèn)題的一種有效方法。
2. 基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)（Content-based Recommendation System）
它對(duì)商品的描述和用戶的畫像進(jìn)行匹配來(lái)進(jìn)行推薦。其核心思想是，如果一位用戶喜歡一件商品，也會(huì)喜歡相似的商品。在基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)里，商品由若干個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行標(biāo)記，而用戶畫像由描述該用戶喜歡的商品種類的關(guān)鍵詞組成。模型通過(guò)關(guān)鍵詞對(duì)齊方法，推薦商品描述與用戶畫像相匹配的商品。
3. 基于模型的推薦系統(tǒng)（Model-based Recommendation System）
它使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)用戶——商品關(guān)系進(jìn)行直接建模。該方法有若干優(yōu)點(diǎn)：與前兩種線性方法相比，這種方法適用于對(duì)非線性關(guān)系進(jìn)行建模；深度學(xué)習(xí)模型可以學(xué)習(xí)文本、圖像及音頻等異構(gòu)信息的潛在表征，從而得到更好的推薦模型；RNN 等深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)π蛄袛?shù)據(jù)進(jìn)行處理，適用于如預(yù)測(cè)下一商品等序列模式挖掘任務(wù)。
4. 混合推薦系統(tǒng)（Hybrid Recommendation System）
它是指集成兩個(gè)或多個(gè)推薦策略的模型，通常被認(rèn)為是更有效的。一種簡(jiǎn)單的混合方法是，先分別進(jìn)行基于內(nèi)容過(guò)濾預(yù)測(cè)和協(xié)同過(guò)濾預(yù)測(cè)，再將二者的結(jié)果聚合在一起。以電影推薦為例，混合模型基于與被推薦用戶相似的用戶的電影觀看和搜索記錄（協(xié)同過(guò)濾），以及與被推薦用戶喜歡的電影類似的電影（基于內(nèi)容過(guò)濾），來(lái)為用戶進(jìn)行電影推薦。
03
聯(lián)邦推薦系統(tǒng)
這里使用聯(lián)邦協(xié)同過(guò)濾作為例子，簡(jiǎn)要向大家描述一下聯(lián)邦推薦系統(tǒng)是如何工作的。
假設(shè)一個(gè)電子商務(wù)公司想要訓(xùn)練一個(gè)協(xié)同過(guò)濾（CF）模型，讓用戶可以根據(jù)個(gè)人喜好和商品流行程度來(lái)找到想要的商品。由于數(shù)據(jù)的隱私安全問(wèn)題等原因，無(wú)法直接收集到用戶的原始數(shù)據(jù)，因此可以利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練協(xié)同過(guò)濾模型。
通常，一個(gè)協(xié)同過(guò)濾模型可以表示為，由多個(gè)用戶因子向量（每個(gè)向量表示一個(gè)用戶）組成的用戶因子矩陣（user factor matrix）、由多個(gè)商品因子向量（每個(gè)向量表示一件商品）組成的商品因子矩陣 (item factor matrix) 的組合。聯(lián)邦協(xié)同過(guò)濾由所有用戶共同地學(xué)習(xí)這兩個(gè)矩陣得到，如圖中所示，包含以下五個(gè)步驟：
步驟1： 每一個(gè)客戶 (例如，用戶的本地設(shè)備) 從服務(wù)器下載全局商品因子矩陣。該矩陣可以是隨機(jī)初始化的模型或預(yù)訓(xùn)練模型。
步驟2 ： 每一個(gè)客戶聚合顯式數(shù)據(jù)和隱式數(shù)據(jù)。顯式數(shù)據(jù)包括用戶的反饋，例如對(duì)商品的評(píng)分和評(píng)論。隱式數(shù)據(jù)由用戶訂單歷史、購(gòu)物車清單、瀏覽歷史、點(diǎn)擊歷史、搜索日志等信息組成。
步驟3： 每一個(gè)客戶使用本地?cái)?shù)據(jù)和全局商品因子矩陣對(duì)本地用戶因子向量進(jìn)行更新。
步驟4： 每一個(gè)客戶使用本地?cái)?shù)據(jù)和本地用戶因子向量，計(jì)算全局商品因子矩陣的本地更新，并通過(guò)一個(gè)安全協(xié)議將更新上傳至服務(wù)器。
步驟5： 服務(wù)器通過(guò)聯(lián)邦加權(quán)算法（如聯(lián)邦平均算法）聚合從各個(gè)客戶端上傳的本地模型更新。并使用聚合的結(jié)果對(duì)全局商品因子矩陣進(jìn)行更新。之后，服務(wù)器將全局商品因子矩陣發(fā)送給各個(gè)客戶。
上述過(guò)程是聯(lián)邦協(xié)同過(guò)濾的一般情況。我們可以利用更強(qiáng)大的模型來(lái)代替協(xié)同過(guò)濾模型，如深度因子分解機(jī)（Factorziation Machine, FM）模型以進(jìn)一步提高性能。
除了定制化的推薦任務(wù)，聯(lián)邦推薦系統(tǒng)還可以利用來(lái)自不同參與方的不同特征提高推薦的精確度。
04
挑戰(zhàn)與展望
我們可以看到，研究人員在結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)和推薦系統(tǒng)等方面進(jìn)行了一些創(chuàng)新性的研究工作，但這個(gè)領(lǐng)域仍有許多空白需要填補(bǔ)。
一個(gè)普遍的問(wèn)題是：建立實(shí)用的隱私保護(hù)和安全的推薦系統(tǒng)需要什么？我們?cè)鯓硬拍芙⑦@些系統(tǒng)？該問(wèn)題可以進(jìn)一步細(xì)分為幾個(gè)具體的方面：如何在保護(hù)數(shù)據(jù)安全和隱私的同時(shí)，達(dá)到高準(zhǔn)確度和低通信成本？我們應(yīng)該選擇哪種安全協(xié)議？哪種推薦算法更適用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)?
我們來(lái)探索一下未來(lái)可能的研究方向。
首先，不完整的數(shù)據(jù)會(huì)在多大程度上影響推薦系統(tǒng)的性能？換句話說(shuō)，我們需要從用戶那里收集多少數(shù)據(jù)，才能建立一個(gè)精準(zhǔn)的推薦系統(tǒng)。
其次，傳統(tǒng)的推薦器會(huì)利用用戶的社交數(shù)據(jù)、時(shí)空數(shù)據(jù)等，然而目前還不清楚這些數(shù)據(jù)中哪一部分更有用。
最后，聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架與傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)的設(shè)定有很大不同。因此，如何在聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下，設(shè)計(jì)高效并且精確的推薦算法也是一項(xiàng)很有挑戰(zhàn)性的研究工作。
05
如何學(xué)習(xí)聯(lián)邦學(xué)習(xí)
首部全面、系統(tǒng)論述聯(lián)邦學(xué)習(xí)的中文著作《聯(lián)邦學(xué)習(xí)》現(xiàn)已上市，可以作為廣大學(xué)習(xí)者入門和探究聯(lián)邦學(xué)習(xí)的第一本書！
本書詳細(xì)描述了聯(lián)邦學(xué)習(xí)如何將分布式機(jī)器學(xué)習(xí)、密碼學(xué)、基于金融規(guī)則的激勵(lì)機(jī)制和博弈論結(jié)合起來(lái)，以解決分散數(shù)據(jù)的使用問(wèn)題。介紹不同種類的面向隱私保護(hù)的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案以及技術(shù)背景，并描述一些典型的實(shí)際問(wèn)題解決案例。
作者團(tuán)隊(duì)
楊強(qiáng) / 微眾銀行的首席人工智能官（CAIO），香港科技大學(xué)（HKUST）計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系講席教授。
劉洋 / 微眾銀行AI 項(xiàng)目組的高級(jí)研究員。
程勇 / 微眾銀行AI 項(xiàng)目組的高級(jí)研究員。
康焱 / 微眾銀行AI 項(xiàng)目組的高級(jí)研究員。
陳天健 / 微眾銀行AI 項(xiàng)目組的副總經(jīng)理。
于涵 / 新加坡南洋理工大學(xué)（NTU）計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院助理教授，微眾銀行特聘顧問(wèn)。
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