标签：ann

Embedding的近邻搜索是当前图推荐系统非常重要的一种召回方式，通过item2vec、矩阵分解、双塔DNN等方式都能够产出训练好的user embedding、item embedding，对于embedding的使用非常的灵活：

• 输入user embedding，近邻搜索item embedding，可以给user推荐感兴趣的items
• 输入user embedding，近邻搜搜user embedding，可以给user推荐感兴趣的user
• 输入item embedding，近邻搜索item embedding，可以给item推荐相关的items

然而有一个工程问题，一旦user embedding、item embedding数据量达到一定的程度，对他们的近邻搜索将会变得非常慢，如果离线阶段提前搜索好在高速缓存比如redis存储好结果当然没问题，但是这种方式很不实时，如果能在线阶段上线几十MS的搜索当然效果最好。

Faiss是Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。

接下来通过jupyter notebook的代码，给大家演示下使用faiss的简单流程，内容包括：

• 读取训练好的Embedding数据
• 构建faiss索引，将待搜索的Embedding添加进去
• 取得目标Embedding，实现搜索得到ID列表
• 根据ID获取电影标题，返回结果

对于已经训练好的Embedding怎样实现高速近邻搜索是一个工程问题，facebook的faiss库可以构建多种embedding索引实现目标embedding的高速近邻搜索，能够满足在线使用的需要

安装命令：

conda install -c pytorch faiss-cpu 

提前总结下faiss使用经验：
1. 为了支持自己的ID，可以用faiss.IndexIDMap包裹faiss.IndexFlatL2即可
2. embedding数据都需要转换成np.float32，包括索引中的embedding以及待搜索的embedding
3. ids需要转换成int64类型

1. 准备数据

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("./datas/movielens_sparkals_item_embedding.csv")
df.head()

构建ids

ids = df["id"].values.astype(np.int64)
type(ids), ids.shape

(numpy.ndarray, (3706,))

ids.dtype

dtype('int64')

ids_size = ids.shape[0]
ids_size

3706

构建datas

import json
import numpy as np

datas = []

for x in df["features"]:
    datas.append(json.loads(x))

datas = np.array(datas).astype(np.float32)

datas.dtype

dtype('float32')

datas.shape

(3706, 10)

datas[0]

array([ 0.2586649 ,  0.35605943,  0.15589039, -0.7067125 , -0.07414215,
       -0.62500805, -0.0573845 ,  0.4533663 ,  0.26074877, -0.60799956],
      dtype=float32)

# 维度
dimension = datas.shape[1]
dimension

10

2. 建立索引

import faiss

index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

index2 = faiss.IndexIDMap(index)

ids.dtype

dtype('int64')

index2.add_with_ids(datas, ids)

index.ntotal

3706

4. 搜索近邻ID列表

df_user = pd.read_csv("./datas/movielens_sparkals_user_embedding.csv")
df_user.head()

user_embedding = np.array(json.loads(df_user[df_user["id"] == 10]["features"].iloc[0]))
user_embedding = np.expand_dims(user_embedding, axis=0).astype(np.float32)
user_embedding

array([[ 0.59742886,  0.17486966,  0.04345559, -1.3193961 ,  0.5313592 ,
        -0.6052168 , -0.19088413,  1.5307966 ,  0.09310367, -2.7573566 ]],
      dtype=float32)

user_embedding.shape

(1, 10)

user_embedding.dtype

dtype('float32')

topk = 30

D, I = index.search(user_embedding, topk)     # actual search

I.shape

(1, 30)

I

array([[3380, 2900, 1953,  121, 3285,  999,  617,  747, 2351,  601, 2347,
          42, 2383,  538, 1774,  980, 2165, 3049, 2664,  367, 3289, 2866,
        2452,  547, 1072, 2055, 3660, 3343, 3390, 3590]])

5. 根据电影ID取出电影信息

target_ids = pd.Series(I[0], name="MovieID")
target_ids.head()

0    3380
1    2900
2    1953
3     121
4    3285
Name: MovieID, dtype: int64

df_movie = pd.read_csv("./datas/ml-1m/movies.dat",
                     sep="::", header=None, engine="python",
                     names = "MovieID::Title::Genres".split("::"))
df_movie.head()

df_result = pd.merge(target_ids, df_movie)
df_result.head()