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基於 Transformer 的推薦系統

作者： Khalid Salama
建立日期 2020/12/30
最後修改 2025/01/27
描述： 使用行為序列轉換器 (BST) 模型在 Movielens 上進行評級預測。

ⓘ 本範例使用 Keras 3

在 Colab 中檢視 • GitHub 原始碼

簡介

本範例示範了 Qiwei Chen 等人提出的行為序列轉換器 (BST) 模型，使用 Movielens 資料集。BST 模型利用了使用者觀看和評分電影的序列行為，以及使用者檔案和電影特徵，來預測使用者對目標電影的評分。

更精確地說，BST 模型旨在透過接受以下輸入來預測目標電影的評分

使用者觀看電影 ID 的固定長度 *序列*。
使用者觀看電影的評分固定長度 *序列*。
一 *組* 使用者特徵，包括 `user_id`、`sex`、`occupation` 和 `age_group`。
輸入序列和目標電影中每部電影的 *一組* `genres`。
要預測評分的 `target_movie_id`。

本範例以以下方式修改了原始 BST 模型

我們將電影特徵（類型）納入輸入序列和目標電影中每部電影的嵌入處理，而不是將它們視為轉換器層之外的「其他特徵」。
我們利用輸入序列中電影的評分，以及它們在序列中的位置，在將它們饋送到自我注意力層之前更新它們。

請注意，本範例應使用 TensorFlow 2.4 或更高版本執行。

資料集

我們使用 Movielens 資料集的 1M 版本。資料集包含約 100 萬個評分，來自 6000 位使用者對 4000 部電影的評分，以及一些使用者特徵、電影類型。此外，還提供了每個使用者-電影評分的時間戳記，這允許為每位使用者建立電影評分序列，正如 BST 模型所預期的。

設定

import os

os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"  # or torch, or tensorflow

import math
from zipfile import ZipFile
from urllib.request import urlretrieve
import numpy as np
import pandas as pd

import keras
from keras import layers, ops
from keras.layers import StringLookup

準備資料

下載並準備 DataFrames

首先，讓我們下載 movielens 資料。

下載的資料夾將包含三個資料檔案：`users.dat`、`movies.dat` 和 `ratings.dat`。

urlretrieve("http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-1m.zip", "movielens.zip")
ZipFile("movielens.zip", "r").extractall()

然後，我們將資料載入到具有正確欄位名稱的 pandas DataFrames 中。

users = pd.read_csv(
    "ml-1m/users.dat",
    sep="::",
    names=["user_id", "sex", "age_group", "occupation", "zip_code"],
    encoding="ISO-8859-1",
    engine="python",
)

ratings = pd.read_csv(
    "ml-1m/ratings.dat",
    sep="::",
    names=["user_id", "movie_id", "rating", "unix_timestamp"],
    encoding="ISO-8859-1",
    engine="python",
)

movies = pd.read_csv(
    "ml-1m/movies.dat",
    sep="::",
    names=["movie_id", "title", "genres"],
    encoding="ISO-8859-1",
    engine="python",
)

在此，我們進行一些簡單的資料處理以修正欄位的資料類型。

users["user_id"] = users["user_id"].apply(lambda x: f"user_{x}")
users["age_group"] = users["age_group"].apply(lambda x: f"group_{x}")
users["occupation"] = users["occupation"].apply(lambda x: f"occupation_{x}")

movies["movie_id"] = movies["movie_id"].apply(lambda x: f"movie_{x}")

ratings["movie_id"] = ratings["movie_id"].apply(lambda x: f"movie_{x}")
ratings["user_id"] = ratings["user_id"].apply(lambda x: f"user_{x}")
ratings["rating"] = ratings["rating"].apply(lambda x: float(x))

每部電影都有多個類型。我們將它們分割到 `movies` DataFrame 中的不同欄位。

genres = ["Action", "Adventure", "Animation", "Children's", "Comedy", "Crime"]
genres += ["Documentary", "Drama", "Fantasy", "Film-Noir", "Horror", "Musical"]
genres += ["Mystery", "Romance", "Sci-Fi", "Thriller", "War", "Western"]

for genre in genres:
    movies[genre] = movies["genres"].apply(
        lambda values: int(genre in values.split("|"))
    )

將電影評分資料轉換為序列

首先，讓我們使用 `unix_timestamp` 對評分資料進行排序，然後按 `user_id` 將 `movie_id` 值和 `rating` 值分組。

輸出 DataFrame 將為每個 `user_id` 建立一個記錄，其中包含兩個排序列表（按評分日期時間排序）：他們評分的電影，以及他們對這些電影的評分。

ratings_group = ratings.sort_values(by=["unix_timestamp"]).groupby("user_id")

ratings_data = pd.DataFrame(
    data={
        "user_id": list(ratings_group.groups.keys()),
        "movie_ids": list(ratings_group.movie_id.apply(list)),
        "ratings": list(ratings_group.rating.apply(list)),
        "timestamps": list(ratings_group.unix_timestamp.apply(list)),
    }
)

現在，讓我們將 `movie_ids` 列表分割成一組固定長度的序列。我們對 `ratings` 也執行相同的操作。設定 `sequence_length` 變數以變更模型輸入序列的長度。您也可以變更 `step_size` 以控制為每位使用者產生的序列數量。

sequence_length = 4
step_size = 2


def create_sequences(values, window_size, step_size):
    sequences = []
    start_index = 0
    while True:
        end_index = start_index + window_size
        seq = values[start_index:end_index]
        if len(seq) < window_size:
            seq = values[-window_size:]
            if len(seq) == window_size:
                sequences.append(seq)
            break
        sequences.append(seq)
        start_index += step_size
    return sequences


ratings_data.movie_ids = ratings_data.movie_ids.apply(
    lambda ids: create_sequences(ids, sequence_length, step_size)
)

ratings_data.ratings = ratings_data.ratings.apply(
    lambda ids: create_sequences(ids, sequence_length, step_size)
)

del ratings_data["timestamps"]

之後，我們處理輸出，使 DataFrame 中的每個序列都位於不同的記錄中。此外，我們將使用者特徵與評分資料結合。

ratings_data_movies = ratings_data[["user_id", "movie_ids"]].explode(
    "movie_ids", ignore_index=True
)
ratings_data_rating = ratings_data[["ratings"]].explode("ratings", ignore_index=True)
ratings_data_transformed = pd.concat([ratings_data_movies, ratings_data_rating], axis=1)
ratings_data_transformed = ratings_data_transformed.join(
    users.set_index("user_id"), on="user_id"
)
ratings_data_transformed.movie_ids = ratings_data_transformed.movie_ids.apply(
    lambda x: ",".join(x)
)
ratings_data_transformed.ratings = ratings_data_transformed.ratings.apply(
    lambda x: ",".join([str(v) for v in x])
)

del ratings_data_transformed["zip_code"]

ratings_data_transformed.rename(
    columns={"movie_ids": "sequence_movie_ids", "ratings": "sequence_ratings"},
    inplace=True,
)

使用 `sequence_length` 為 4 和 `step_size` 為 2，我們最終得到 498,623 個序列。

最後，我們將資料分割成訓練和測試集，分別佔實例的 85% 和 15%，並將它們儲存到 CSV 檔案中。

random_selection = np.random.rand(len(ratings_data_transformed.index)) <= 0.85
train_data = ratings_data_transformed[random_selection]
test_data = ratings_data_transformed[~random_selection]

train_data.to_csv("train_data.csv", index=False, sep="|", header=False)
test_data.to_csv("test_data.csv", index=False, sep="|", header=False)

定義元數據

CSV_HEADER = list(ratings_data_transformed.columns)

CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY = {
    "user_id": list(users.user_id.unique()),
    "movie_id": list(movies.movie_id.unique()),
    "sex": list(users.sex.unique()),
    "age_group": list(users.age_group.unique()),
    "occupation": list(users.occupation.unique()),
}

USER_FEATURES = ["sex", "age_group", "occupation"]

MOVIE_FEATURES = ["genres"]

編碼輸入特徵

`encode_input_features` 函數的工作方式如下

每個類別使用者特徵都使用 `layers.Embedding` 進行編碼，其中嵌入維度等於特徵詞彙大小的平方根。這些特徵的嵌入被串聯起來以形成單一輸入張量。
電影序列和目標電影中的每部電影都使用 `layers.Embedding` 進行編碼，其中維度大小是電影數量的平方根。
每部電影的多熱門類型向量都與其嵌入向量串聯，並使用非線性 `layers.Dense` 處理，以輸出與電影嵌入維度相同的向量。
位置嵌入被添加到序列中每個電影嵌入中，然後乘以其在評分序列中的評分。
目標電影嵌入被串聯到序列電影嵌入，產生形狀為 `[batch size, sequence length, embedding size]` 的張量，正如轉換器架構的注意力層所預期的。
該方法返回一個包含兩個元素的元組：`encoded_transformer_features` 和 `encoded_other_features`。

# Required for tf.data.Dataset
import tensorflow as tf


def get_dataset_from_csv(csv_file_path, batch_size, shuffle=True):

    def process(features):
        movie_ids_string = features["sequence_movie_ids"]
        sequence_movie_ids = tf.strings.split(movie_ids_string, ",").to_tensor()
        # The last movie id in the sequence is the target movie.
        features["target_movie_id"] = sequence_movie_ids[:, -1]
        features["sequence_movie_ids"] = sequence_movie_ids[:, :-1]
        # Sequence ratings
        ratings_string = features["sequence_ratings"]
        sequence_ratings = tf.strings.to_number(
            tf.strings.split(ratings_string, ","), tf.dtypes.float32
        ).to_tensor()
        # The last rating in the sequence is the target for the model to predict.
        target = sequence_ratings[:, -1]
        features["sequence_ratings"] = sequence_ratings[:, :-1]

        def encoding_helper(feature_name):

            # This are target_movie_id and sequence_movie_ids and they have the same
            # vocabulary as movie_id.
            if feature_name not in CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY:
                vocabulary = CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY["movie_id"]
                index_lookup = StringLookup(
                    vocabulary=vocabulary, mask_token=None, num_oov_indices=0
                )
                # Convert the string input values into integer indices.
                value_index = index_lookup(features[feature_name])
                features[feature_name] = value_index
            else:
                # movie_id is not part of the features, hence not processed. It was mainly required
                # for its vocabulary above.
                if feature_name == "movie_id":
                    pass
                else:
                    vocabulary = CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY[feature_name]
                    index_lookup = StringLookup(
                        vocabulary=vocabulary, mask_token=None, num_oov_indices=0
                    )
                    # Convert the string input values into integer indices.
                    value_index = index_lookup(features[feature_name])
                    features[feature_name] = value_index

        # Encode the user features
        for feature_name in CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY:
            encoding_helper(feature_name)
        # Encoding target_movie_id and returning it as the target variable
        encoding_helper("target_movie_id")
        # Encoding sequence movie_ids.
        encoding_helper("sequence_movie_ids")
        return dict(features), target

    dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
        csv_file_path,
        batch_size=batch_size,
        column_names=CSV_HEADER,
        num_epochs=1,
        header=False,
        field_delim="|",
        shuffle=shuffle,
    ).map(process)
    return dataset


def encode_input_features(
    inputs,
    include_user_id,
    include_user_features,
    include_movie_features,
):
    encoded_transformer_features = []
    encoded_other_features = []

    other_feature_names = []
    if include_user_id:
        other_feature_names.append("user_id")
    if include_user_features:
        other_feature_names.extend(USER_FEATURES)

    ## Encode user features
    for feature_name in other_feature_names:
        vocabulary = CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY[feature_name]
        # Compute embedding dimensions
        embedding_dims = int(math.sqrt(len(vocabulary)))
        # Create an embedding layer with the specified dimensions.
        embedding_encoder = layers.Embedding(
            input_dim=len(vocabulary),
            output_dim=embedding_dims,
            name=f"{feature_name}_embedding",
        )
        # Convert the index values to embedding representations.
        encoded_other_features.append(embedding_encoder(inputs[feature_name]))

    ## Create a single embedding vector for the user features
    if len(encoded_other_features) > 1:
        encoded_other_features = layers.concatenate(encoded_other_features)
    elif len(encoded_other_features) == 1:
        encoded_other_features = encoded_other_features[0]
    else:
        encoded_other_features = None

    ## Create a movie embedding encoder
    movie_vocabulary = CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY["movie_id"]
    movie_embedding_dims = int(math.sqrt(len(movie_vocabulary)))
    # Create an embedding layer with the specified dimensions.
    movie_embedding_encoder = layers.Embedding(
        input_dim=len(movie_vocabulary),
        output_dim=movie_embedding_dims,
        name=f"movie_embedding",
    )
    # Create a vector lookup for movie genres.
    genre_vectors = movies[genres].to_numpy()
    movie_genres_lookup = layers.Embedding(
        input_dim=genre_vectors.shape[0],
        output_dim=genre_vectors.shape[1],
        embeddings_initializer=keras.initializers.Constant(genre_vectors),
        trainable=False,
        name="genres_vector",
    )
    # Create a processing layer for genres.
    movie_embedding_processor = layers.Dense(
        units=movie_embedding_dims,
        activation="relu",
        name="process_movie_embedding_with_genres",
    )

    ## Define a function to encode a given movie id.
    def encode_movie(movie_id):
        # Convert the string input values into integer indices.
        movie_embedding = movie_embedding_encoder(movie_id)
        encoded_movie = movie_embedding
        if include_movie_features:
            movie_genres_vector = movie_genres_lookup(movie_id)
            encoded_movie = movie_embedding_processor(
                layers.concatenate([movie_embedding, movie_genres_vector])
            )
        return encoded_movie

    ## Encoding target_movie_id
    target_movie_id = inputs["target_movie_id"]
    encoded_target_movie = encode_movie(target_movie_id)

    ## Encoding sequence movie_ids.
    sequence_movies_ids = inputs["sequence_movie_ids"]
    encoded_sequence_movies = encode_movie(sequence_movies_ids)
    # Create positional embedding.
    position_embedding_encoder = layers.Embedding(
        input_dim=sequence_length,
        output_dim=movie_embedding_dims,
        name="position_embedding",
    )
    positions = ops.arange(start=0, stop=sequence_length - 1, step=1)
    encodded_positions = position_embedding_encoder(positions)
    # Retrieve sequence ratings to incorporate them into the encoding of the movie.
    sequence_ratings = inputs["sequence_ratings"]
    sequence_ratings = ops.expand_dims(sequence_ratings, -1)
    # Add the positional encoding to the movie encodings and multiply them by rating.
    encoded_sequence_movies_with_poistion_and_rating = layers.Multiply()(
        [(encoded_sequence_movies + encodded_positions), sequence_ratings]
    )

    # Construct the transformer inputs.
    for i in range(sequence_length - 1):
        feature = encoded_sequence_movies_with_poistion_and_rating[:, i, ...]
        feature = ops.expand_dims(feature, 1)
        encoded_transformer_features.append(feature)
    encoded_transformer_features.append(encoded_target_movie)
    encoded_transformer_features = layers.concatenate(
        encoded_transformer_features, axis=1
    )
    return encoded_transformer_features, encoded_other_features

建立模型輸入

def create_model_inputs():
    return {
        "user_id": keras.Input(name="user_id", shape=(1,), dtype="int32"),
        "sequence_movie_ids": keras.Input(
            name="sequence_movie_ids", shape=(sequence_length - 1,), dtype="int32"
        ),
        "target_movie_id": keras.Input(
            name="target_movie_id", shape=(1,), dtype="int32"
        ),
        "sequence_ratings": keras.Input(
            name="sequence_ratings", shape=(sequence_length - 1,), dtype="float32"
        ),
        "sex": keras.Input(name="sex", shape=(1,), dtype="int32"),
        "age_group": keras.Input(name="age_group", shape=(1,), dtype="int32"),
        "occupation": keras.Input(name="occupation", shape=(1,), dtype="int32"),
    }

建立 BST 模型

include_user_id = False
include_user_features = False
include_movie_features = False

hidden_units = [256, 128]
dropout_rate = 0.1
num_heads = 3


def create_model():

    inputs = create_model_inputs()
    transformer_features, other_features = encode_input_features(
        inputs, include_user_id, include_user_features, include_movie_features
    )
    # Create a multi-headed attention layer.
    attention_output = layers.MultiHeadAttention(
        num_heads=num_heads, key_dim=transformer_features.shape[2], dropout=dropout_rate
    )(transformer_features, transformer_features)

    # Transformer block.
    attention_output = layers.Dropout(dropout_rate)(attention_output)
    x1 = layers.Add()([transformer_features, attention_output])
    x1 = layers.LayerNormalization()(x1)
    x2 = layers.LeakyReLU()(x1)
    x2 = layers.Dense(units=x2.shape[-1])(x2)
    x2 = layers.Dropout(dropout_rate)(x2)
    transformer_features = layers.Add()([x1, x2])
    transformer_features = layers.LayerNormalization()(transformer_features)
    features = layers.Flatten()(transformer_features)

    # Included the other_features.
    if other_features is not None:
        features = layers.concatenate(
            [features, layers.Reshape([other_features.shape[-1]])(other_features)]
        )

    # Fully-connected layers.
    for num_units in hidden_units:
        features = layers.Dense(num_units)(features)
        features = layers.BatchNormalization()(features)
        features = layers.LeakyReLU()(features)
        features = layers.Dropout(dropout_rate)(features)
    outputs = layers.Dense(units=1)(features)
    model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model


model = create_model()

An NVIDIA GPU may be present on this machine, but a CUDA-enabled jaxlib is not installed. Falling back to cpu.

執行訓練和評估實驗

# Compile the model.
model.compile(
    optimizer=keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.01),
    loss=keras.losses.MeanSquaredError(),
    metrics=[keras.metrics.MeanAbsoluteError()],
)

# Read the training data.

train_dataset = get_dataset_from_csv("train_data.csv", batch_size=265, shuffle=True)

# Fit the model with the training data.
model.fit(train_dataset, epochs=2)

# Read the test data.
test_dataset = get_dataset_from_csv("test_data.csv", batch_size=265)

# Evaluate the model on the test data.
_, rmse = model.evaluate(test_dataset, verbose=0)
print(f"Test MAE: {round(rmse, 3)}")

Epoch 1/2

  1/Unknown  7s 7s/step - loss: 12.6790 - mean_absolute_error: 3.2470


  2/Unknown  7s 175ms/step - loss: 11.8442 - mean_absolute_error: 3.1216


  3/Unknown  7s 169ms/step - loss: 11.2701 - mean_absolute_error: 3.0387


  4/Unknown  7s 162ms/step - loss: 10.7890 - mean_absolute_error: 2.9640


  5/Unknown  8s 160ms/step - loss: 10.3522 - mean_absolute_error: 2.8934


  6/Unknown  8s 173ms/step - loss: 9.9734 - mean_absolute_error: 2.8301 


  7/Unknown  8s 181ms/step - loss: 9.6343 - mean_absolute_error: 2.7711


  8/Unknown  8s 176ms/step - loss: 9.3284 - mean_absolute_error: 2.7167


  9/Unknown  8s 174ms/step - loss: 9.0492 - mean_absolute_error: 2.6662


 10/Unknown  8s 172ms/step - loss: 8.7926 - mean_absolute_error: 2.6188


 11/Unknown  9s 171ms/step - loss: 8.5587 - mean_absolute_error: 2.5750


 12/Unknown  9s 169ms/step - loss: 8.3417 - mean_absolute_error: 2.5337


 13/Unknown  9s 169ms/step - loss: 8.1379 - mean_absolute_error: 2.4944


 14/Unknown  9s 169ms/step - loss: 7.9466 - mean_absolute_error: 2.4568


 15/Unknown  9s 168ms/step - loss: 7.7681 - mean_absolute_error: 2.4216


 16/Unknown  9s 168ms/step - loss: 7.6015 - mean_absolute_error: 2.3885


 17/Unknown  10s 168ms/step - loss: 7.4451 - mean_absolute_error: 2.3571


 18/Unknown  10s 168ms/step - loss: 7.2978 - mean_absolute_error: 2.3273


 19/Unknown  10s 167ms/step - loss: 7.1582 - mean_absolute_error: 2.2988


 20/Unknown  10s 167ms/step - loss: 7.0262 - mean_absolute_error: 2.2716


 21/Unknown  10s 167ms/step - loss: 6.9011 - mean_absolute_error: 2.2458


 22/Unknown  10s 166ms/step - loss: 6.7823 - mean_absolute_error: 2.2211


 23/Unknown  11s 166ms/step - loss: 6.6689 - mean_absolute_error: 2.1972


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1599/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 364秒 224毫秒/步 - 損失: 1.5254 - 平均絕對誤差: 0.9677

Epoch 2/2

/home/humbulani/tensorflow-env/env/lib/python3.11/site-packages/keras/src/trainers/epoch_iterator.py:159: UserWarning: Your input ran out of data; interrupting training. Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches. You may need to use the `.repeat()` function when building your dataset.
  self._interrupted_warning()

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445/1599 ━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━━━ 4:38 241毫秒/步 - 損失: 1.0468 - 平均絕對誤差: 0.8191

446/1599 ━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━━━ 4:38 241毫秒/步 - 損失: 1.0468 - 平均絕對誤差: 0.8190

447/1599 ━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━━━ 4:38 241毫秒/步 - 損失: 1.0467 - 平均絕對誤差: 0.8190

448/1599 ━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━━━ 4:37 241毫秒/步 - 損失: 1.0467 - 平均絕對誤差: 0.8190

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523/1599 ━━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━━ 4:22 244毫秒/步 - 損失: 1.0433 - 平均絕對誤差: 0.8176

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553/1599 ━━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━━ 4:15 244毫秒/步 - 損失: 1.0421 - 平均絕對誤差: 0.8171

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555/1599 ━━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━━ 4:15 244毫秒/步 - 損失: 1.0420 - 平均絕對誤差: 0.8171

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557/1599 ━━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━━ 4:14 244毫秒/步 - 損失: 1.0419 - 平均絕對誤差: 0.8170

558/1599 ━━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━━ 4:14 244毫秒/步 - 損失: 1.0419 - 平均絕對誤差: 0.8170

559/1599 ━━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━━ 4:14 244毫秒/步 - 損失: 1.0419 - 平均絕對誤差: 0.8170

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561/1599 ━━━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━ 4:13 245毫秒/步 - 損失: 1.0418 - 平均絕對誤差: 0.8170

562/1599 ━━━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━ 4:13 245毫秒/步 - 損失: 1.0417 - 平均絕對誤差: 0.8169

563/1599 ━━━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━ 4:13 245毫秒/步 - 損失: 1.0417 - 平均絕對誤差: 0.8169

564/1599 ━━━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━ 4:13 245毫秒/步 - 損失: 1.0417 - 平均絕對誤差: 0.8169

565/1599 ━━━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━━ 4:13 245毫秒/步 - 損失: 1.0416 - 平均絕對誤差: 0.8169

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719/1599 ━━━━━━━━ [37m━━━━━━━━━━━━ 3:38 249毫秒/步 - 損失: 1.0369 - 平均絕對誤差: 0.8150

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1549/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 13秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0231 - 平均絕對誤差: 0.8087

1550/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 12秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0231 - 平均絕對誤差: 0.8087

1551/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 12秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0231 - 平均絕對誤差: 0.8087

1552/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 12秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0231 - 平均絕對誤差: 0.8087

1553/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 12秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0231 - 平均絕對誤差: 0.8087

1554/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 11秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0231 - 平均絕對誤差: 0.8087

1555/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 11秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0231 - 平均絕對誤差: 0.8087

1556/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 11秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0230 - 平均絕對誤差: 0.8087

1557/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 11秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0230 - 平均絕對誤差: 0.8086

1558/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 10秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0230 - 平均絕對誤差: 0.8086

1559/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 10秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0230 - 平均絕對誤差: 0.8086

1560/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 10秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0230 - 平均絕對誤差: 0.8086

1561/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 10秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0230 - 平均絕對誤差: 0.8086

1562/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 9秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0230 - 平均絕對誤差: 0.8086

1563/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 9秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0230 - 平均絕對誤差: 0.8086

1564/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 9秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0230 - 平均絕對誤差: 0.8086

1565/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 8秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0229 - 平均絕對誤差: 0.8086

1566/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 8秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0229 - 平均絕對誤差: 0.8086

1567/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 8秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0229 - 平均絕對誤差: 0.8086

1568/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 8秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0229 - 平均絕對誤差: 0.8086

1569/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 7秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0229 - 平均絕對誤差: 0.8086

1570/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 7秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0229 - 平均絕對誤差: 0.8086

1571/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 7秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0229 - 平均絕對誤差: 0.8086

1572/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 7秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0229 - 平均絕對誤差: 0.8086

1573/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 6秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0229 - 平均絕對誤差: 0.8086

1574/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 6秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0228 - 平均絕對誤差: 0.8086

1575/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 6秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0228 - 平均絕對誤差: 0.8086

1576/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 6秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0228 - 平均絕對誤差: 0.8085

1577/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 5秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0228 - 平均絕對誤差: 0.8085

1578/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 5秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0228 - 平均絕對誤差: 0.8085

1579/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 5秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0228 - 平均絕對誤差: 0.8085

1580/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 5秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0228 - 平均絕對誤差: 0.8085

1581/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 4秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0228 - 平均絕對誤差: 0.8085

1582/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 4秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0228 - 平均絕對誤差: 0.8085

1583/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 4秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0227 - 平均絕對誤差: 0.8085

1584/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 3秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0227 - 平均絕對誤差: 0.8085

1585/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 3秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0227 - 平均絕對誤差: 0.8085

1586/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 3秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0227 - 平均絕對誤差: 0.8085

1587/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 3秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0227 - 平均絕對誤差: 0.8085

1588/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 2秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0227 - 平均絕對誤差: 0.8085

1589/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 2秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0227 - 平均絕對誤差: 0.8085

1590/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 2秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0227 - 平均絕對誤差: 0.8085

1591/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 2秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0227 - 平均絕對誤差: 0.8085

1592/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 1秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0226 - 平均絕對誤差: 0.8085

1593/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 1秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0226 - 平均絕對誤差: 0.8085

1594/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 1秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0226 - 平均絕對誤差: 0.8084

1595/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 1秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0226 - 平均絕對誤差: 0.8084

1596/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 0秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0226 - 平均絕對誤差: 0.8084

1597/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 0秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0226 - 平均絕對誤差: 0.8084

1598/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [37m━ 0秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0226 - 平均絕對誤差: 0.8084

1599/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0226 - 平均絕對誤差: 0.8084

1599/1599 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 424秒 265毫秒/步 - 損失: 1.0226 - 平均絕對誤差: 0.8084

Test MAE: 0.779

/home/humbulani/tensorflow-env/env/lib/python3.11/site-packages/keras/src/trainers/epoch_iterator.py:159: UserWarning: Your input ran out of data; interrupting training. Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches. You may need to use the `.repeat()` function when building your dataset.
  self._interrupted_warning()

您應該可以在測試資料上達到約 0.7 左右的平均絕對誤差 (MAE)。

結論

BST 模型在其架構中使用 Transformer 層，以捕捉使用者行為序列中潛在的序列訊號，以進行推薦。

您可以嘗試使用不同的配置來訓練此模型，例如，增加輸入序列長度並以更多輪次訓練模型。此外，您可以嘗試加入其他特徵，例如電影發行年份和顧客郵遞區號，以及加入交叉特徵，例如性別 X 類型。

基於 Transformer 的推薦系統

◆ 簡介

◆ 資料集

◆ 設定

◆ 準備資料

下載並準備 DataFrames

將電影評分資料轉換為序列

◆ 定義metadata

◆ 結論