清华张敏教授：个性化推荐研究进展（可解释性、鲁棒性和公平性）

大家好，今天和大家分享一下个性化推荐研究进展。主要探讨三个关键词：可解释性、鲁棒性和公平性。我们大概2013年左右就开始做可解释的推荐，此后也开始逐渐研究鲁棒性和公平性。为什么这三个词很重要呢？

图说：可解释性、鲁棒性和公平性是人工智能目前面对的三个重要挑战。

可能大家对人工智能的发展非常耳熟能详。的确，在这次人工智能热潮开始之后，人们认为人工智能越来越强大。但对很多从事人工智能研究的学者来说，现在更多想的是人工智能在哪些地方遇到了最大的瓶颈。目前大家基本达成了共识：当前人工智能领域的两个核心的挑战是可解释性和鲁棒性。

除了可解释性和鲁棒性之外，从两三年前开始，国外的研究越来越关注第三个问题：公平性。我们在研究过程中发现，可解释性、鲁棒性和公平性这三点并不是完全割裂的。所以今天的报告既会分别讨论这三点，但也试图呈现它们之间的关联。因为这三个话题很大，所以我们用一个具体的领域来讨论，也就是我们课题组这些年一直在研究的个性化推荐。

首先是可解释性。什么叫可解释性？其实很简单。我们除了知道怎么做一件事，怎么完成一个任务之外，还想知道“为什么”。这个“为什么”其实有两个不同角度。首先从用户的角度来说，我们不仅希望给用户看到推荐的结果，例如在线购物网站呈现的推荐商品，还能告诉用户为什么推荐这个商品。另一个例子是新闻推荐。为什么系统从今天的几百条新闻中给用户推了这些内容。我们需要理由，并且要把这个理由解释给用户。这就是结果的可解释性。第二个方面是系统角度的可解释性，也就是系统开发人员需要的解释。在我们实验室的研究过程中，有时候学生对我说这个结果很好或很不好，他们可能很怕我问一个问题：为什么结果会这样？为什么我们方法的效果比别人的好？如果不好，问题出在哪里？特别的，到底是哪些因素/特征/数据带来了问题，有没有可能改进？这是关于系统的可解释性。在现在的人工智能（特别是深度学习）研究中，大家对解释性机器学习探讨得比较多。很多人说深度学习的缺点是不知道结果是怎么给出来的，就是指缺少系统的可解释性。

我们现在先讨论一下面向用户的可解释性。之后在讨论鲁棒性问题时会提到系统的可解释性。

目前推荐系统已经有了非常广泛的应用。大家一定用过推荐系统，无论是新闻阅读信息流还是在线购物等。现在推荐系统给出的理由非常简单，最常见的理由之一是买了某件商品的用户也买了其他什么东西，然后说“你可能也感兴趣…”。事实上，现在推荐系统没有给出更有说服力的推荐理由的原因，并不是不想给，而是给不出来。为什么呢？我们从推荐算法说起。这里我简单介绍一下基本概念，尽量让没有推荐系统背景的朋友也能理解。

专业用户独享

本文为机器之心深度精选内容，专业认证后即可阅读全文

开启专业认证

登录后开启专业认证去登录

理论个性化推荐清华大学张敏可解释性鲁棒性公平性

相关技术

静止机器人

深度学习技术

深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，至今已有数种深度学习框架，如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

来源：LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436.

权重技术

线性模型中特征的系数，或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0，则相应的特征对模型来说没有任何贡献。

来源：Google AI Glossary

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

来源：Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.

协同过滤技术

协同过滤（英语：Collaborative Filtering），简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。协同过滤又可分为评比（rating）或者群体过滤（social filtering）。其后成为电子商务当中很重要的一环，即根据某顾客以往的购买行为以及从具有相似购买行为的顾客群的购买行为去推荐这个顾客其“可能喜欢的品项”，也就是借由社区的喜好提供个人化的信息、商品等的推荐服务。除了推荐之外，近年来也发展出数学运算让系统自动计算喜好的强弱进而去芜存菁使得过滤的内容更有依据，也许不是百分之百完全准确，但由于加入了强弱的评比让这个概念的应用更为广泛，除了电子商务之外尚有信息检索领域、网络个人影音柜、个人书架等的应用等。

来源：维基百科

人工智能技术

在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

来源：Russell, S., & Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach.

注意力机制技术

我们可以粗略地把神经注意机制类比成一个可以专注于输入内容的某一子集（或特征）的神经网络. 注意力机制最早是由 DeepMind 为图像分类提出的，这让「神经网络在执行预测任务时可以更多关注输入中的相关部分，更少关注不相关的部分」。当解码器生成一个用于构成目标句子的词时，源句子中仅有少部分是相关的；因此，可以应用一个基于内容的注意力机制来根据源句子动态地生成一个（加权的）语境向量（context vector）, 然后网络会根据这个语境向量而不是某个固定长度的向量来预测词。

来源：机器之心

推荐系统技术

推荐系统（RS）主要是指应用协同智能（collaborative intelligence）做推荐的技术。推荐系统的两大主流类型是基于内容的推荐系统和协同过滤（Collaborative Filtering）。另外还有基于知识的推荐系统（包括基于本体和基于案例的推荐系统）是一类特殊的推荐系统，这类系统更加注重知识表征和推理。

来源：机器之心

映射技术

映射指的是具有某种特殊结构的函数，或泛指类函数思想的范畴论中的态射。逻辑和图论中也有一些不太常规的用法。其数学定义为：两个非空集合A与B间存在着对应关系f，而且对于A中的每一个元素x，B中总有有唯一的一个元素y与它对应，就这种对应为从A到B的映射，记作f：A→B。其中，y称为元素x在映射f下的象，记作：y=f(x)。x称为y关于映射f的原象*。*集合A中所有元素的象的集合称为映射f的值域，记作f(A)。同样的，在机器学习中，映射就是输入与输出之间的对应关系。

来源：Wikipedia

自然语言处理技术

自然语言处理（英语：natural language processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

来源：维基百科

隐变量技术

在统计学中，隐变量或潜变量指的是不可观测的随机变量。隐变量可以通过使用数学模型依据观测得的数据被推断出来。

来源：维基百科