1. 코끼리 냉장고에 집어넣기: 실시간 추천엔진을 노트북에서 돌게 만들어보자 하용호 NUMBERWORKS 대표2. 하용호 용 호 지금은 ‘넘버웍스’라는 data science firm을 만들었어요3. 어떤 순서로 말하나요? 1. 추천엔진의 틀에 대해 알아보자 2. 구글 논문대로 잘만드는 방법 3. 그거보다 더 멋지게 만들어보자. 4. 정리4. 추천엔진들의
틀에 대해 배우자.5. Recommendation systems come in two types6. Content-based vs. Collaborative
Filtering 7. Content-based는어렵습니다.
- 사전에 현업지식도 꽤 있어야하고
- 개별 컨텐츠의 메타데이터도 거의없고
- 상품에서 그것을 뽑아내기도 어렵습니다.8. Collaborative Filtering 그래서 모던한 추천엔진들은 을 씁니다.9. 10 Collaborative Filtering 역시 2가지로 나뉘게 됩니다.
- Memory-based vs.Model-based 보통은 둘다 조합(hybrid)해서 씁니다.10. 11 Memory-based을 오늘은 어떻게 콩알만하게 만들 수 있는지 알아봅시다.11. memory-based 를 잘만드는 방법12. YOU13. YOU Someone
LIKE YOU! recommend: 당신과 다른 선호가 비슷한 사람이 좋아하는 것을 당신도 좋아할 것 14. 누가 가장 닮았냐 Jaccard similarity 전체중에 겹치는 비율을 닮음으로 측정 A가 좋아한 상품 B가 좋아한 상품15. but
size matters16. TOO MANY COMBINATIONS : 비교할 대상(사람, 상품)이 너무 많아 누구와 비교하기 어렵다 17. 물론 이런데 쓰라고 Hadoop이 있기는 합니다만18. img from : http://thepage.time.com/2009/04/18/why-is-this-elephant-crying/ 이건 Hadoop에게도 너무 큰 계산 입니다19. 비교 대상을 줄이기 위해 pre-clustering이 필요합니다20. 그런데 naive 한 clustering 방법들은 O(N^2) 계산량이 많아 클러스터링 하려는데 클러스터링 계산량이 많다? 더 가벼운 클러스터링 방법이 필요!21. pre-clustering에 관련된 마스터 피이쓰 논문이 있습니다22. Use MinHASH as LSH(min-wise independent permutations locality sensitive hashing) 이 논문의 핵심 아이디어는23. 이건 또 뭔소리야? 알아보자. Locality Sensitive Hashing24. 기존 자료구조에서 hash는
충돌나지 않게 넓게 뿌리는 것이었지만25. 만약 적은 버킷에 일부러
비슷한 것들끼리 충돌나게 뿌리면? clustering처럼 동작하게 된다.26. Make hash functions Hash function #1 Hash function #2 HOW DOES LSH WORK? (localitysensitivehashing)27. Hash Func #1 Hash Func #228. 클러스터링은 원래 O(n2) 이지만 hash snapshot으로 O(n) 짜리 클러스터링29. TIME SIZE
2) 상세한 비교는 O(n2) 하지만 부담되지 않는 n에서 동작한다.
1) 계산할 녀석과 비슷한 애들이 있는 클러스터를 찾는다30. 원래 hash function은 원본이 조금만 달라도 훅훅 달라지는게 좋은 hash였다.
그런데 이제는 기존과 반대로 원본이 닮았으면, 결과값들도 닮아야 하는 특수한 hash function이 필요하다.31. - cosine similarity - hamming distance - euclidean distance - jaccard similarity 닮음의 종류가 많다.32. MinHash는 Jaccard similarity를 유지하는 타입의 LSH 이런 놈이 필요했다!33. A B C r1 1 0 1 r2 0 1 1 r3 0 0 1 r4 1 1 0 r5 1 0 0 r6 0 1 1 A B C h1 2 4 1 h2 2 1 1 h3 1 2 3 r3 r5 r1 r2 r4 r6 r6 r1 r3 r2 r4 r5 hash1 hash2 random permutation r5 r4 r6 r2 r1 r3 hash3 random하게 permutation한 순서로 읽어가며 첫 1의 index를 구한다. jaccard(B,C) = 2/5 = 0.4 jaccard(A,C) = 1/6 = 0.16 sim(B,C) = 1/3 = 0.3 sim(A,C) = 0/3 = 0 jaccard = intersect/union sim = intersect/length34. 실제로는 random permutation을 만드는 것도 계산량이 많이 필요하게 되므로 universal hash를 잔뜩 random generation
이를 random permutation의 대리자(proxy)로 사용하곤 한다.
뭔가 말이 어려워 보이지만 하여간 저렴한 계산으로 minhash를 얻을 수 있습니다.35. 이건 일종의 dimension reduction A B C r1 1 0 1 r2 0 1 1 r3 0 0 1 r4 1 1 0 r5 1 0 0 r6 0 1 1 A B C h1 2 2 1 h2 2 1 1 h3 1 2 3 6차원 3차원36. Q P R S s1 1 2 2 1 s2 3 1 3 1 s3 1 2 1 2 s4 4 1 1 4 hash되어 나온 값을 signature라 하고 이것들을 적당히 concate시켜서 cluster id 삼는다. ‘s1-s2’, ‘s2-s3’, ‘s3-s4’, ‘s4-s1’ Q 13 Q, R 31 Q 14 Q,S 41 P 21 P, R 12 P,S 12 R 23 R,S 11 S 2437. 그래서 typical한 Batch Implementation은 다음과 같습니다. (item to item 케이스로 설명)38. minhash로 클러스터 만들기
for 후보 in 모든 후보들:
그 후보의 모든 click stream 로딩하기
로딩한 것으로 minhash signature 생성하기
signature들을 concate해서 다량의 cluster id
이 후보를 해당 cluster id들에 집어넣기
for cluster in 만들어진 클러스터들:
if length(클러스터) > threshold:
클러스터의 멤버십 정보 저장39. 클러스터 정보로 추천하기 타겟 item이 존재함 --> 그 타겟 item의 minhash값을 가져옴 -->
minhash값을 concate해서 해당되는 cluster 들 다 찾음
for cluster in 타겟이 포함된 클러스터들:
클러스터에 포함된 다른 뽑은 item들 로딩
그 item들의 click stream을 로딩
click stream정보를 기초로 모든 pair 유사도 계산
각 클러스터로 부터 모여온 것중 유사도 top N들을 선출40. It is typical implementation. but not attractive :(41. 더 멋지게 만들어 보자!42. 아까 구현은 2개의 문제가 있다. 느려 구려43. Heavy I/O 가 잦다 : 빨간색이 I/O 유저의 액션 우리의 반응 느려! minhash로 클러스터링 for 후보 in 모든 후보들: 그 후보의 모든 click stream 로딩하기 로딩한 것으로 minhash signature 생성하기 signature들을 concate해서 다량의 cluster id 이 후보를 해당 cluster id들에 집어넣기 for cluster in 만들어진 클러스터들: if length(클러스터) > threshold: 클러스터의 멤버십 정보 저장 클러스터 정보로 추천하기 타겟 item이 존재함 그 타겟 item의 minhash값을 가져옴 minhash값을 concate해서 cluster id 리스트작성 위를 통해 타겟이 포함된 cluster들을 다 찾음 for cluster in 타겟이 포함된 클러스터들: 클러스터에 포함된 다른 item들 로딩 그 item들의 click stream을 로딩 click stream정보를 기초로 모든 pair 유사도 계산 각 클러스터로 부터 모여온 것중 유사도 top N들을 선출 그중 적절히 소팅하여 추천44. - speed gain 후보를 한정한다. 후보를 한정한다. - quality loss 장점 : 단점 : 클러스터를 쓴다45. 어떻게 하면 엄청나게 빠른 속도로 퀄리티 손상없이 추천을 만들어낼 수 있을까?46. 왜 I/O 문제가 되는 것일까? 상품과 유저의 부익부 빈익빈 현상때문이다.47. 대부분의 서비스는 이런 양상 : user당 view수 라이트 유저 헤비 유저48. 대부분의 서비스는 이런 양상 : item당 view수 다수의 인기없는 item 보통 item 소수의 초 인기 item49. 보통은 이정도 아이유님 저스틴비버50. 매우 인기있는 유저나 아이템 존재 = 비교대상으로 자주 등장 (인기있다니까) = 엄청나게 긴 click stream = 로딩하는데 시간 걸린다 = 공간모자라 캐시 로딩한 것도 날라간다. = 각종 page out도 발생한다. =퍼포먼스가 떨어진다.51. 인기 아이템 보통 아이템 클릭 스트림의 길이 보통 아이템 보통 아이템
이 클릭 스트림의 길이를 어떻게든 해야 등장할 때마다 퍼포먼스 깽판 치는 것을 막을 수 있다.52. 해결 방법 = 클릭 스트림 원본 말고, 짧은 대체본
= use good dimension reducer = 대체본끼리 비교해 바로 유사도를 알아야. = 어 그런거 이미 알고 있잖아? = minhash53. 인기 아이템 S1 S2 … Sn S1 S2 … Sn 보통 아이템 hash function수 n만큼 signature생성 이제는 모두
같은 길이54. S1 S2 S3 S4 signature둘 사이 겹치는 sig의 비율이 곧 jaccard S5 S1 S2 S3 S4 S5 추정된 jaccard coefficient 2/5 = 0.4 그런데 아까도 봤지만, 이 추정값과 실제 jaccard랑은 오차가 있던데?55. 더 많은 hash func을 써서 signature의 길이를 길게 할수록 오차는 줄어든다!56. 서비스 특성마다 다르다만 실험데이터에서 100개의 signature면 root mean square error 원본과 차이 RMSE 0.03 유지 충분히 근사한다! 이정도면 쓰바라시57. 구글 논문과 반대의 어프로치 구글 논문 새로운 방법 signature를 소량 생성 적절히 충돌시켜 미리 clustering 하자
실제 계산은
click stream을 사용함 signature를 대량 생성 충돌을 피하고 실제 계산은 click stream대신 signature overlap을 사용함58. 이 방법의 장점 다량의 건수를 in-memory에 fit가능 자료구조상 실시간 반영 추천이 가능59. + 다량의 건수를 in-memory에 fit가능
앵간하면 전부 disk io없이 계산
+ 메모리 얼마가 필요한지 예측 가능
예전에는 인기아이템의 클릭스트림이 얼마나 용량을 차지 할지 몰랐다. 60. item한개가 4byte짜리 시그니처 100개 , 개당 부가 공간 200 byte 더 있다 치자
100 x 4 + 200 = 600 byte
메모리 1G가 있으면 1024^3 / 800 = 1,789,569
1기가당 180만 종류 item의 click stream을 메모리에 들고 있을 수 있다! (그런 규모 많이 없다)61. +우리를 느리게 만드는 건 대량 배치 Job “이거 다 돌아야 반영되어요” +빚은 쌓지 말고 짬짬히 분할상환하는게 좋다. “새로운 클릭이 쌓이면 그거 포함해서 다시 전부 돌려야 하지 않나요?”, “방법이 있습니다”62. 새로운 click이 일어나면 기존에 계산해 놓은 signature버리고 다 새로 계산 해야 하나? No! minhash는 ‘min 함수’의 ‘chain’이다. 때문에 좋은 성질을 가지고 있다.63. min(A,B,C) = min(min(A,B),C)64. Associative property 결합법칙 새 데이터가 들어오면 누적 적용하면 된다 Idempotence 멱등법칙 에러나도 안전하니 다시 적용하면 된다.65. 처음부터 지금까지 배치로 돌린것 = 맘 편하게 계속 누적시켜 적용한 것 전체 배치는 부담되지만, 조각들은 가볍고 빠르다! click이 들어올때마다 지금 적용하자!66. 이 성질을 이용하면 high TPS도 대응 save minhash(110)[1 DB write] = load minhash(100)[1 DB read] x compute minhash(101~110)[input buffer] old minhash new new new local minhash memorystorage updated minhash 급격히 들어오면 모아서 그것만으로 선처리한다. micro batch 뒤에 합쳐도 순차적으로 처리한 것과 같다. (결합법칙)67. 자~ 자료는
아주 작고 단단하게 잘 만들었다. 하지만 이것의 계산 어떻게 최적화 안될까?68. S1 S2 … Sn 자료는 잘 줄였다. S1 S2 … Sn S1 S2 … Sn S1 S2 … Sn S1 S2 … Sn 하지만 n^2의 비교? item A item B item C item D item E69. 이를 해결 하기 위해 Secondary Index를 만든다.70. item A item B item C 923 1032 58 74 87 1032 123 80 923 872 58 80 Sig1 Sig2 Sig3 Sig4 이렇게 signature로 표현 될 때 Secondary-Index KV Storage Sig위치와 값 pair를 Key로 하고 그걸 가지는 item리스트를 Value Key Value Sig1-923 A-C Sig2-872 C sig3-58 A-C sig4-80 B-C A : 2회/4sigs B : 1회/4sigs A : 0.5 B : 0.25 Value에 등장한 item이름 횟수만큼이 내 sig와 겹치는 갯수이고 = jaccard에 비레 =71. Secondary Index lookup만으로 Jaccard를 계산할 수 있다. 오오오~!72. requirement: minhash재계산 업데이트마다 2nd idx도 매우 매우 잦은 업데이트 = 반드시 메모리에서 처리되야 겠구나!73. Large Secondary-Index는 어떤 저장장치가 적절할까? Redis74. Key Value Sig1-923 A-C Sig2-872 C sig3-58 A-C sig4-80 B-C 이러한 membership 정보를 저장해야 한다. REDIS의 많은 자료구조중에 뭘 써야 할까?75. Redis Data structure candidates Strings Sets - support add, remove, union, intersection - plain K/V 좋아보인다! VS76. 사실 멤버십 정보를 string으로 만들어 저장하는 건 귀찮다. sig45 Tom Jerry Robert Jack string으로 만들어 저장 “[Tom, Jerry, Robert, Jack]” 가져온 것 다시 복호화 json.dumps(data) json.loads(data_str) [write] [read] “[Tom, Jerry, Robert, Jack]”77. 하지만 승자는 String이다. 왜?!
Order! O(1) vs O(N) In [24]: %time gs.load_benchmark('user','key') CPU times: user 0.32 s, sys: 0.03 s, total: 0.34 s Wall time: 0.42 s In [25]: %time gs.load_benchmark('user','set') CPU times: user 32.34 s, sys: 0.13 s, total: 32.47 s Wall time: 33.88 s 1) 이 경우에서는 String이 Set보다 훨씬 좋다. string set78. ‘redis string’ 은 mget 명령이 있습니다. (multiple get at once) N call round trip -> 1 call In [9]: %timeit [redis.get(s) for s in sigs] 100 loops, best of 3: 9.99 ms per loop In [10]: %timeit redis.mget(sigs) 1000 loops, best of 3: 759 us per loop 2)79. 3) string 은 압축을 적용하기에도 편합니다. = 메모리에 더 많이 들고 있을 수 있단 듯이죠 compress speed(μs) 0.0 35.0 70.0 105.0 140.0 snappy zlib 134.0 17.3 size(%) 0% 25% 50% 75% 100% snappy zlib 40% 70% snappy쓰면 압축했는지 표도 안날정도로 빠름80. redis 는 pipe기능을 이용해 transaction 이 됩니다. 요걸로 set의 기능들을 흉내 내는게 가능하죠 4) item A 923 1032 58 74 item B 87 1032 123 80 item C 923 973 58 80 sig2-1032 sig2-973 A-B C Secondary-Index 973 sig2-1032 sig2-973 B A-C sig1 sig2 sig3 sig4 key: pos-value value: member case) sig2-1032의 A가 빠지면서 sig2-973에 추가 - atomic하게 minhash signature 업데이트81. 가질 수 있는 궁금증 2nd index key space가 걱정입니다? 이론적으로는 hash max val * sig cnt의 key가 필요 hash max를 433,494,437인 Fibonacci primes을 쓰고 100개의 signature를 만드는 경우 이론적으론 433,494,437,00 개의 key영역 필요. 하지만.82. minhash 는 min의 chain이기 때문에,
시간이 지나면 작은 영역에 수렴 100 15,082,312 4334944370 sigcnt 43,349,443,700 0개의 member를 가진 key는 수시로 삭제 example case)
3,727,344 products,
100 sig => 15082312 keys 압축적용 후, KV모두 메모리 2G 미만 차지83. REDIS를 이용하면 transaction이 지원되면서 빠른 update가 되는 Secondary Index가 가능해집니다.84. 정리85. minhash를 min하게 유지시킨다.
item Z에 user click이 발생했을 때 반영법 Z 183 1032 942 80그것의 signature 로딩 click 의 minhash계산 87 2043 123 300click 새롭게 얻은 가장 낮은 값으로 signature 및 2nd index변경 new 87 1032 123 80 click 발생시 조금씩 바로 처리86. 어떤 item Z와 닮은 것을 찾아야 한다면? Secondary Index 가 있을 때 추천 flow item Z 87 1032 123 80 그것의 signature 로딩 Sig1 - 87 Sig2 - 1032 Sig3 - 123 Sig4 - 80 A-B-D-F-Z C-G-Z A-B-D-Z B-D-F-Zredis.mget으로 한방에 가져옴 갯수만 카운트하면, 찾기끝 A:2/4 =0.5 B:3/4 =0.75 C:1/4 =0.25 D:3/4 =0.7587. 코끼리는 냉장고에 들어갔는가?
필요한 Mem Size - minhash용1G / 2ndi ndex용 2G / 기타1G 필요한
CPU Power : REDIS 1core / minhash 유지 1core / 추천계산 1core88. 요정도면 되겠습니다.89. 사실 진정한 추천엔진은 이런 단순한 Memory based 말고도 굉장히 많은 요소들과
(ALS, NMF, Markov Chain등등) 적절한 프로파일링들이 잘 섞여야 합니다.90. 그럼 이것은 낚시냐? No!91. 99.9% 정확도로 다른 큰 이득을 취하는 것 1169KB 51KB logo.bmp logo.jpg 1/
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