论文-Geography-Aware Sequential Location Recommendation

题目

《Geography-Aware Sequential Location Recommendation》

简介

这是一篇KDD2020的序列推荐的论文《Geography-Aware Sequential Location Recommendation》。序列位置推荐在移动预测、路径规划和基于位置的广告等应用中起着重要的作用，本文提出了一种基于自注意网络（GeoSAN）的地理感知顺序推荐算法。该算法提出了一种新的基于重要性抽样的损失函数优化方法，通过强调信息负样本的使用来解决稀疏性问题；同时，为了更好地利用地理信息，GeoSAN使用基于自注意力机制的地理编码器表示每个GPS点的分层网格。此外，本文还提出了地理感知负样本采样器，以提高负样本的信息量。本文用三个真实的数据集对所提出的算法进行了评估，结果表明GeoSAN比最先进的序列定位推荐算法的性能提高了34.9%。实验结果进一步验证了新的损失函数、地理编码器和地理感知负采样器的有效性

why

在这些现有方法中，有两个重要的问题仍然没有很好的解决

首先，地理信息仍然没有得到有效利用。GPS位置对于描述位置之间的物理邻近性很重要，个人移动历史通常表现出空间聚类现象。因此，对GPS位置进行编码是必不可少的

其次，这些方法可能会受到稀疏性问题的影响。因为用户通常很少访问不同的位置，但是在个别未访问的位置，负面偏好的位置与潜在的正面位置混合在一起。之前的方法通过使用BPR损失或二元交叉熵损失，对比访问位置和未访问位置的随机样本。然而，样本之间的信息量是不同的，在损失函数中统一对待它们并不是最佳方案

what

在GeoSAN中，除了嵌入用户、位置和时间之外，本文还通过一个新的地理编码器去嵌入位置的GPS信息来解决第一个问题

为了解决稀疏性挑战，提出了基于重要性抽样的加权二元交叉熵损失，以使信息量较大的负样本具有更大的加权

how

定义用户的行为序列：

用户u在时间t去了位置L，具体位置p其中：

Geography-aware Self-Attention Network
- embedding
  先将输入序列处理为定长序列，如果超长，则分为很多个子序列；如果长度不够，则进行padding。对user,小时,行为位置都进行embedding，padding是0，为了让self-attention捕捉位置信息，加入了位置编码：
- Self-Attention Encoder
  编码结构，就是transformer的解码器，输入为E：
  
  为什么是解码器呢，因为预测第n+1个行为并不是依赖n+1的特征（不是依靠未来），而是依赖前n个序列，因此这里用解码器，对其用一个正方形的上三角进行mask。然后就是FFN：
  
  叠加多个self-attention模块，并且用残差和layernorm，和transformer一样
- Target-aware Attention Decoder
  现有的大多数基于self-attention推荐器都将这些输出直接输入到匹配模块中，最新研究表名这些输出可能不是最佳的。因此提出一个解码器，处理self-attention的输出：
- matching
  获得了第i步的输出表示Ai，对候选集中的每个位置计算打分，计算內积
Geography Encoder
用纬度和经度来描述每个位置的确切位置。尽管它们是连续的，但可能不适合将它们直接输入到学习系统中。原因有两个。首先，经度和纬度可以描述整个地球的表面，但是人类可以访问的位置通常位于地球表面的很小区域。换句话说，以人类移动性训练的学习系统遭受了稀疏性的困扰。其次，纬度和经度相互之间有很强的相互作用，因为只有通过联合使用才能确定位置。学习系统可能很难学习它们之间的强大交互作用。因此，提出新的方法将其编码到一个id（quadkey）
- Map Gridding and GPS Mapping
  将地图绘制成网格，这些网格级别每增加就变成由四个网格组成的新网格
  
  假定位于WGS（世界大地测量系统）84基准上，则在给定指定水平l的情况下，在球形投影平面中转换为笛卡尔坐标，其计算如下：
  
  只需将笛卡尔坐标（x，y）除以256，即可实现从笛卡尔坐标（x，y）到栅格的映射。由于像四叉树这样的栅格划分，每个栅格都可以用四叉树键（简称四叉键quadkey）来标识，该键可以解释为以4为底的数字，其长度等于详细程度。如图2所示，在第17层详细信息中，埃菲尔铁塔被映射为具有四键“ 12022001101200033”的网格。这样，通过共同使用纬度和经度来解决GPS映射问题，解决了两者之间的强相互作用的问题。网格中的不同位置与网格共享相同的四键，并且在embedding时会直接忽略没有位置的网格，因此在某种程度上可以解决稀疏性问题。
  
  接下来，可以直接将四键的值直接embedding，但是这样会出现两个问题，一个是地图划分比较细的时候，容易出现稀疏性，另外一个问题是无法很好表征相邻网格之间的相似性。因此使用n-gram。举个例子，对于“12022001”使用trigrams之后得到：120 → 202 → 022 → 220 → 200 → 001。这样词汇量会扩大n倍，相当于embedding被细分了，也可以更好表征相似度
损失函数
因为负样本是从未交互过的位置中随机采样的，这样经过多轮训练，正样本很容易就区分出来了。并且交叉熵损失很难充分利用大量的负样本。并且可以发现打分比较高的负样本贡献了较大的梯度，但是由于效率问题，根据偏好打分采样负样本也是不行的。因此以负概率的形式对负样本进行加权

概率P是根据特地定轨迹采样出的负样本是k的概率

其中T是临时参数，控制概率分布与均匀分布的差异

该损失函数在计算梯度的时候是十分低效的。因此考虑P的计算期望：

建议将分布近似为Q（k | i），可以很容易地对其进行采样。损失为：

Conclusion

本文提出了一种地理感知的自关注顺序的位置推荐器。在该模型中，本文提出了一种新的基于重要性采样的损失函数，使得信息负样本得到更好的利用，并设计了一种新的地理编码器来融合地理信息，使得空间聚类现象和距离感知的位置转移能够被隐式捕获。本文还设计了地理感知负采样器，以提高负采样位置的信息量。通过消融研究和敏感性分析，本文还显示了 loss, geography encoder, geography-aware negative samplers在提高推荐性能方面的显著效果。未来的工作可以包括地理编码器的预处理和负采样器的设计