冷启动中的多避老虎机问题（Multi-Armed Bandit，MAB）_小言_互联网的博客

冷启动中的多避老虎机问题（Multi-Armed Bandit，MAB）

2020-04-01 15:16 421人阅读评论(0)

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推荐系统中有两个很重要的问题：EE问题和冷启动。在实际的场景中很好的解决这两个问题又很难，比如冷启动，我们可以基于热门、用户、第三方等信息进行半个性化的推荐，但很难去获得用户的真实兴趣分布。那么有没有一种算法可以很好的解决这个问题呢？答案就是：Bandit。

Bandit算法与推荐系统

在推荐系统领域里，有两个比较经典的问题常被人提起，一个是EE问题，另一个是用户冷启动问题。

EE问题又叫Exploit-Explore。

Exploit表示的是对于用户已经确定的兴趣当然要迎合。
Explore表示的如果仅对用户进行兴趣投放，很快就会看厌，所以要不断的探索用户的新兴趣

所以在进行物品推荐时，不仅要投其所好，还要进行适当的长尾物品挖掘。

用户冷启动问题，也就是面对新用户时，如何能够通过若干次实验，猜出用户的大致兴趣。

这两个问题本质上都是如何选择用户感兴趣的主题进行推荐，比较符合Bandit算法背后的MAB问题。

比如，用Bandit算法解决冷启动的大致思路如下：用分类或者Topic来表示每个用户兴趣，也就是MAB问题中的臂（Arm），我们可以通过几次试验，来刻画出新用户心目中对每个Topic的感兴趣概率。这里，如果用户对某个Topic感兴趣（提供了显式反馈或隐式反馈），就表示我们得到了收益，如果推给了它不感兴趣的Topic，推荐系统就表示很遗憾（regret）了。如此经历“选择-观察-更新-选择”的循环，理论上是越来越逼近用户真正感兴趣的Topic的。

Bandit算法来源

Bandit算法来源于历史悠久的赌博学，它要解决的问题是这样的：

一个赌徒，要去摇老虎机，走进赌场一看，一排老虎机，外表一模一样，但是每个老虎机吐钱的概率可不一样，他不知道每个老虎机吐钱的概率分布是什么，那么每次该选择哪个老虎机可以做到最大化收益呢？这就是多臂赌博机问题（Multi-armed bandit problem, K-armed bandit problem, MAB）。

怎么解决这个问题呢？最好的办法是去试一试，不是盲目地试，而是有策略地快速试一试，这些策略就是Bandit算法。

这个多臂问题，推荐系统里很多问题都与它类似：

假设一个用户对不同类别的内容感兴趣程度不同，那么我们的推荐系统初次见到这个用户时，怎么快速地知道他对每类内容的感兴趣程度？这就是推荐系统的冷启动。
假设我们有若干广告库存，怎么知道该给每个用户展示哪个广告，从而获得最大的点击收益？是每次都挑效果最好那个么？那么新广告如何才有出头之日？
我们的算法工程师又想出了新的模型，有没有比A/B test更快的方法知道它和旧模型相比谁更靠谱？
如果只是推荐已知的用户感兴趣的物品，如何才能科学地冒险给他推荐一些新鲜的物品？

Bandit算法需要量化一个核心问题：错误的选择到底有多大的遗憾？能不能遗憾少一些？常见Bandit算法有哪些呢？往下看

Thompson sampling

1、Beta分布

Thompson Sampling是基于Beta分布进行的，所以首先看下什么是Beta分布？

Beta分布可以看作是一个概率的概率分布，当你不知道一个东西的具体概率是多少时，他可以给出所有概率出现的可能性。Beta是一个非固定的公式，其表示的是一组分布（这一点和距离计算中的闵可夫斯基距离类似）。

比如：

二项分布（抛n次硬币，正面出现k次的概率）

$P(S=k)=\binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k}$

几何分布（抛硬币，第一次抛出正面所需的次数的概率）

$P(T=t)= (1-p)^{t-1} p$

帕斯卡分布（抛硬币，第k次出现正面所需次数的概率）

$P(Y_k=t)=\binom{t-1}{k-1} p^{k-1} (1-p)^{t-k}p$

去找一个统一的公式去描述这些分布，就是Beta分布：
$Beta(x| \alpha,\beta) = \frac{1}{B(\alpha, \beta)} x^{\alpha-1} (1-x)^\beta$
其中 $B(\alpha, \beta)$ 是标准化函数，他的作用是使总概率和为1， $\alpha, \beta$ 为形状参数，不同的参数对应的图像形状不同，他不但可以表示常见的二项分布、几何分布等，还有一个好处就是，不需要去关系某次实验结果服从什么分布，而是利用
$\alpha, \beta$ 的值就可以计算出我们想要的统计量。

常见的参数对应的图形为：

$Beta(\alpha, \beta)$ 的常见的统计量为：

众数为： $\frac {\alpha-1}{\alpha + \beta -1}$
期望为： $\mu = E(x)= \frac {\alpha} {\alpha + \beta}$
方差为： $Var(x) = E(x - \mu)^2 = \frac { \alpha \beta } { (\alpha + \beta)^2 (\alpha + \beta +1) }$

2、Beta分布的例子

网上资料中一个很常见的例子是棒球运动员的，这里进行借鉴。

棒球运动有一个指标是棒球击球率(batting average)，就是用一个运动员击中的球数除以击球的总数，我们一般认为0.266是正常水平的击球率，而如果击球率高达0.3就被认为是非常优秀的。

现在有一个棒球运动员，我们希望能够预测他在这一赛季中的棒球击球率是多少。你可能就会直接计算棒球击球率，用击中的数除以击球数，但是如果这个棒球运动员只打了一次，而且还命中了，那么他就击球率就是100%了，这显然是不合理的，因为根据棒球的历史信息，我们知道这个击球率应该是0.215到0.36之间才对啊。

对于这个问题，我们可以用一个二项分布表示（一系列成功或失败），一个最好的方法来表示这些经验（在统计中称为先验信息）就是用beta分布，这表示在我们没有看到这个运动员打球之前，我们就有了一个大概的范围。beta分布的定义域是(0,1)这就跟概率的范围是一样的。

接下来我们将这些先验信息转换为beta分布的参数，我们知道一个击球率应该是平均0.27左右，而他的范围是0.21到0.35，那么根据这个信息，我们可以取 $\alpha$ =81, $\beta$ =219

之所以取这两个参数是因为：

beta分布的均值是： $\frac{81} {81 + 219}=0.27$
从图中可以看到这个分布主要落在了(0.2,0.35)间，这是从经验中得出的合理的范围。

在这个例子里，我们的x轴就表示各个击球率的取值，x对应的y值就是这个击球率所对应的概率。也就是说beta分布可以看作一个概率的概率分布。

有了这样的初始值，随着运动的进行，其表达式可以表示为：
$Beta(\alpha_0 + hits , \beta_0 + misses)$
其中 $\alpha_0, \beta_0$ 是一开始的参数，值为81，219。当击中一次球是 hits + 1，misses不变，当未击中时，hits不变，misses+1。这样就可以在每次击球后求其最近的平均水平了。

3、Thompson Smapling

Thompson sampling算法简单实用，简单介绍一下它的原理，要点如下：

假设每个臂是否产生收益，其背后有一个概率分布，产生收益的概率为p。
我们不断地试验，去估计出一个置信度较高的“概率p的概率分布”就能近似解决这个问题了。
怎么能估计“概率p的概率分布”呢？答案是假设概率p的概率分布符合beta(wins, lose)分布，它有两个参数: wins, lose。
每个臂都维护一个beta分布的参数。每次试验后，选中一个臂，摇一下，有收益则该臂的wins增加1，否则该臂的lose增加1。
每次选择臂的方式是：计算每个臂现有的beta分布的平均水平，选择所有臂产生的随机数中最大的那个臂去摇。

4、TS的Python实现

import numpy as np
import random

def ThompsonSampling(wins, trials):
    pbeta = [0] * N
    for i in range(0, len(trials)):
        pbeta[i] = np.random.beta(wins[i] + 1, trials[i] - wins[i] + 1)
    choice = np.argmax(pbeta)
    trials[choice] += 1
    if random.random() > 0.5:
        wins[choice] += 1

T = 10000  # 实验次数
N = 10  # 类别个数
# 臂的选择总次数
trials = np.array([0] * N )
# 臂的收益
wins = np.array([0] * N )
for i in range(0, T):
    ThompsonSampling(wins, trials)
print(trials)
print(wins)
print(wins/trials)

UCB

1、UCB的原理

UCB（Upper Confidence Bound，置信区间上界）可以理解为不确定性的程度，区间越宽，越不确定，反之就越确定，其表达式如下：

$score(i) = \frac {N_i}{T} + \sqrt{ \frac{2 ln T}{N_i}}$
其中 Ni 表示第i个臂收益为 1 的次数，T表示选择的总次数

公式分为左右两部分，左侧（+左侧部分）表示的是候选臂i到目前为止的平均收益，反应的是它的效果。右侧（+右侧部分）叫做Bonus，本质上是均值的标准差，反应的是候选臂效果的不确定性，就是置信区间的上边界。

统计学中的一些统计量表达的含义

如果一个臂的收益很少，即Ni很小，那么他的不确定性就越大，在最后排序输出时就会有优势，bouns越大，候选臂的平均收益置信区间越宽，越不稳定，就需要更多的机会进行选择。反之如果平均收益很大，即+号左侧户数很大，在选择时也会有被选择的机会。

2、UCB的Python实现

import numpy as np

# 定义 T = 1000 个用户，即总共进行1000次实现
T = 1000
# 定义 N = 10 个标签，即 N 个 物品
N = 10

# 保证结果可复现，设置随机数种子
np.random.seed(888)

# 每个物品的累积点击率（理论概率）
true_rewards = np.random.uniform(low=0, high=1, size= N)
# true_rewards = np.array([0.5] * N)
# 每个物品的当前点击率
now_rewards = np.zeros(N)
# 每个物品的点击次数
chosen_count = np.zeros(N)

total_reward = 0

# 计算ucb的置信区间宽度
def calculate_delta(T, item):
    if chosen_count[item] == 0:
        return 1
    else:
        return np.sqrt( 2 * np.log( T ) / chosen_count[item])

# 计算UCB
def ucb(t, N):
    # ucb得分
    upper_bound_probs = [ now_rewards[item] + calculate_delta(t,item) for item in range(N) ]
    item = np.argmax(upper_bound_probs)
    # 模拟伯努利收益
    # reward = sum(np.random.binomial(n =1, p = true_rewards[item], size=20000)==1 ) / 20000
    reward = np.random.binomial(n =1, p = true_rewards[item])
    return item, reward

for t in range(1,T+1):
    # 为第 t个用户推荐一个物品
    item, reward = ucb(t, N)
    # print("item is %s, reward is %s" % (item, reward))

    # 一共有多少用户接受了推荐的物品
    total_reward += reward
    chosen_count[item] += 1

    # 更新物品的当前点击率
    now_rewards[item] =  ( now_rewards[item] * (t-1) + reward) /  t
    # print("更新后的物品点击率为：%s" % (now_rewards[item]))

    # 输出当前点击率 / 累积点击率
    # print("当前点击率为: %s" % now_rewards)
    # print("累积点击率为: %s" % true_rewards)

    diff =  np.subtract( true_rewards, now_rewards)
    print(diff[0])
    print(total_reward)

3、UCB的推导

观测 1：假设一个物品被推荐了k次，获取了k次反馈（点击 or 不点击），可以计算出物品被点击的平均概率

当k 接近于正无穷时，p’ 会接近于真实的物品被点击的概率
$p' = \frac {\sum reward_i}{k}$

观测 2：现实中物品被点击的次数不可能达到无穷大，因此估计出的被点击的概率 p’ 和真实的点击的概率 p 总会存在一个差值 d，即：
$p'-d \leqslant p \leqslant p'+d$
最后只需要解决差值 d 到底是怎么计算的？

首先介绍霍夫丁不等式（Chernoff-Hoeffding Bound），霍夫丁不等式假设reward_1, … , reward_n 是在[0,1]之间取值的独立同分布随机变量，用p’ 表示样本的均值，用p表示分布的均值，那么有：
$P\{|p'-p| \leqslant \delta \} \geqslant 1 - 2e^{-2n\delta ^2}$

当 $\delta$ 取值为 $\sqrt { 2In T /n}$ （其中 T 表示有物品被推荐的次数，n表示有物品被点击的次数），可以得到：
$P\{|p'-p| \leqslant \sqrt { \frac{2In T }{n}} \} \geqslant 1 - \frac{ 2 }{ T^4}$

也就是说：
$p' - \sqrt { \frac{2In T }{n}} \leqslant p \leqslant p' + \sqrt { \frac{2In T }{n}}$

是以 1 - 2/T^4 的概率成立的，
当T=2时，成立的概率为0.875
当T=3时，成立的概率为0.975
当T=4时，成立的概率为0.992
可以看出 $d = \sqrt { \frac{2In T }{n}}$ 是一个不错的选择。

Epsilon-Greedy

1、算法原理

这是一个朴素的Bandit算法，有点类似模拟退火的思想：

选一个（0,1）之间较小的数作为epsilon；
每次以概率epsilon做一件事：所有臂中随机选一个；
每次以概率1-epsilon 选择截止到当前，平均收益最大的那个臂。

是不是简单粗暴？epsilon的值可以控制对Exploit和Explore的偏好程度。越接近0，越保守，只选择收益最大的。

2、Python实现

import random

class EpsilonGreedy():
    def __init__(self, epsilon, counts, values):
        self.epsilon = epsilon
        self.counts = counts
        self.values = values

    def initialize(self, n_arms):
        self.counts = [0 for col in range(n_arms)]
        self.values = [0.0 for col in range(n_arms)]

    def select_arm(self):
        if random.random() > self.epsilon:
            return self.values.index( max(self.values) )
        else:
            # 随机返回 self.values 中个的一个
            return random.randrange(len(self.values))

    def reward(self):
        return 1 if random.random() > 0.5 else 0

    def update(self, chosen_arm, reward):
        self.counts[chosen_arm] = self.counts[chosen_arm] + 1
        n = self.counts[chosen_arm]

        value = self.values[chosen_arm]
        new_value = ((n - 1)  * value + reward ) / float(n)
        self.values[chosen_arm] = round(new_value,4)

n_arms = 10

algo = EpsilonGreedy(0.1, [], [])

algo.initialize(n_arms)

for t in range(100):
    chosen_arm = algo.select_arm()
    reward = algo.reward()
    algo.update(chosen_arm, reward)

print(algo.counts)
print(algo.values)

朴素Bandit算法

最朴素的Bandit算法就是：先随机试若干次，计算每个臂的平均收益，一直选均值最大那个臂。这个算法是人类在实际中最常采用的，不可否认，它还是比随机乱猜要好。

Python实现比较简单，这里就不做演示了。

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