Doporučení microsoftu pro novinky

MicrosoftNews Dataset (MIND) je rozsáhlá datová sada pro výzkum doporučení pro zprávy. Byla shromážděna z anonymizovaných protokolů chování na webu Microsoft News. MIND si klade za cíl sloužit jako srovnávací datová sada pro doporučení zpravodajství a podporovat výzkum v oblasti doporučení zpravodajství a doporučovacích systémů.

Sada MIND obsahuje přibližně 160 000 zpravodajských článků v angličtině a více než 15 milionů protokolů impresí vygenerovaných více než 1 milionem uživatelů. Každý příspěvek obsahuje bohatý textový obsah, včetně nadpisu, abstraktu, textu, kategorie a entit. Každý protokol zobrazení obsahuje události kliknutí, neklikané události a historické chování kliknutí na zprávy tohoto uživatele před tímto zobrazením. V rámci zajištění ochrany osobních údajů byli jednotliví uživatelé po úspěšném zahashování na anonymizované ID odpojeni od produkčního systému. Podrobnější informace o datové sadě MIND najdete ve studii MIND: A Large-scale Dataset for News Recommendation.

Svazek

Trénovací i ověřovací data jsou v zazipované složce, která obsahuje čtyři různé soubory:

NÁZEV SOUBORU POPIS
behaviors.tsv Historie kliknutí a protokoly impresí uživatelů
news.tsv Informace o zpravodajských článcích
entity_embedding.vec Vložení entit extrahovaných z grafu znalostí ve zpravodajství
relation_embedding.vec Vložení relací mezi entitami extrahovanými z grafu znalostí

behaviors.tsv

Soubor behaviors.tsv obsahuje protokoly zobrazení a historie kliknutí na zprávy uživatelů. Má pět sloupců rozdělených symbolem tabulátoru:

  • ID imprese Identifikátor imprese
  • ID uživatele Anonymní ID uživatele
  • Čas Doba dojmu ve formátu MM/DD/RRRR HH:MM:SS AM/PM.
  • Historie Historie kliknutí (seznam ID prokliknutých zpravodajských zpráv) příslušného uživatele před touto impresí
  • Imprese Seznam zpráv zobrazených v tomto zobrazení a chování kliknutí uživatele na ně (1 pro kliknutí a 0 pro jiné kliknutí).

Příklad je uvedený v následující tabulce:

SLOUPEC OBSAH
ID imprese 123
ID uživatele U131
Čas 11/13/2019 8:36:57
Historie N11 N21 N103
Imprese N4-1 N34-1 N156-0 N207-0 N198-0

news.tsv

Soubor news.tsv obsahuje podrobné informace o příspěvcích zahrnutých v souboru behaviors.tsv. Obsahuje sedm sloupců, které jsou dělené symbolem tabulátoru:

  • ID zpravodajství
  • Kategorie
  • Subcategory
  • Nadpis
  • Shrnutí
  • URL
  • Entity nadpisu (entity obsažené v názvu této zpravodajské zprávy)
  • Entity shrnutí (entity obsažené ve shrnutí této zpravodajské zprávy)

Kvůli struktuře licencování nejsou k dispozici úplné obsahové články zpráv MSN ke stažení. Pro usnadnění práce ale poskytujeme pomocný skript, který pomáhá parsovat zpravodajské webové stránky z adres URL pro MSN v této datové sadě. Vzhledem k časovým omezením platnost některých adres URL vypršela a nejde k nim získat přístup. Aktuálně se snažíme tento problém vyřešit.

Příklad je uvedený v následující tabulce:

SLOUPEC OBSAH
ID zpravodajství N37378
Kategorie sport
SubCategory golf
Nadpis Vítězové PGA Tour
Shrnutí Galerie nedávných vítězů PGA Tour
URL https://www.msn.com/en-us/sports/golf/pga-tour-winners/ss-AAjnQjj?ocid=chopendata
Entity nadpisu [{"Label": "PGA Tour", "Type": "O", "WikidataId": "Q910409", "Confidence": 1.0, "OccurrenceOffsets": [0], "SurfaceForms": ["PGA Tour"]}]
Entity shrnutí [{"Label": "PGA Tour", "Type": "O", "WikidataId": "Q910409", "Confidence": 1.0, "OccurrenceOffsets": [35], "SurfaceForms": ["PGA Tour"]}]

Popisy klíčů slovníku ve sloupci Entity jsou uvedené takto:

KLÍČE POPIS
Popisek Název entity v grafu znalostí wikidata
Typ Typ této entity ve Wikidata
WikidataId ID entity ve Wikidata
Spolehlivost Spolehlivost spojování entit
OccurrenceOffsets Posun entity v textu názvu nebo shrnutí (na úrovni znaků)
SurfaceForms Nezpracované názvy entit v původním textu

entity_embedding.vec & relation_embedding.vec

Soubory entity_embedding.vec a relation_embedding.vec obsahují 100rozměrné vkládání entit a relací získaných z podgrafu (z grafu znalostí WikiData) metodou TransE. Prvním sloupec v obou souborech tvoří ID entity nebo relace a ostatní sloupce jsou vektorové hodnoty příslušných vložení. Doufáme, že vám tato data pomohou při výzkumu doporučení pro zpravodajství na základě znalostí. Příklad najdete níže:

ID VKLÁDÁNÍ HODNOT
Q42306013 0.014516 -0.106958 0.024590 ... -0.080382

Z některých důvodů při vkládání z podgrafu se několik entit nemusí vkládat do souboru entity_embedding.vec.

Umístění úložiště

Data jsou uložená v objektech blob v datovém centru USA – západ a východ v následujícím kontejneru objektů blob: 'https://mind201910small.blob.core.windows.net/release/'.

V kontejneru se trénovací a ověřovací sada komprimují do MINDlarge_train.zip a MINDlarge_dev.zip.

Další informace

Datová sada MIND je pro účely výzkumu volně ke stažení v rámci licenčních podmínek Microsoftu pro výzkum. Pokud máte nějaké dotazy k datové sadě, kontaktujte mind@microsoft.com ho.

Přístup k datům

Azure Notebooks

Ukázkový poznámkový blok pro přístup k datům MIND v Azure

Tento poznámkový blok poskytuje příklad přístupu k datům MIND z úložiště objektů blob v Azure.

Data MIND jsou uložená v datovém centru USA – západ a východ, takže tento poznámkový blok bude fungovat efektivněji na výpočetních prostředcích Azure umístěných v oblasti USA – západ a východ.

Importy a prostředí

import os
import tempfile
import shutil
import urllib
import zipfile
import pandas as pd

# Temporary folder for data we need during execution of this notebook (we'll clean up
# at the end, we promise)
temp_dir = os.path.join(tempfile.gettempdir(), 'mind')
os.makedirs(temp_dir, exist_ok=True)

# The dataset is split into training and validation set, each with a large and small version.
# The format of the four files are the same.
# For demonstration purpose, we will use small version validation set only.
base_url = 'https://mind201910small.blob.core.windows.net/release'
training_small_url = f'{base_url}/MINDsmall_train.zip'
validation_small_url = f'{base_url}/MINDsmall_dev.zip'
training_large_url = f'{base_url}/MINDlarge_train.zip'
validation_large_url = f'{base_url}/MINDlarge_dev.zip'

Functions

def download_url(url,
                 destination_filename=None,
                 progress_updater=None,
                 force_download=False,
                 verbose=True):
    """
    Download a URL to a temporary file
    """
    if not verbose:
        progress_updater = None
    # This is not intended to guarantee uniqueness, we just know it happens to guarantee
    # uniqueness for this application.
    if destination_filename is None:
        url_as_filename = url.replace('://', '_').replace('/', '_')
        destination_filename = \
            os.path.join(temp_dir,url_as_filename)
    if (not force_download) and (os.path.isfile(destination_filename)):
        if verbose:
            print('Bypassing download of already-downloaded file {}'.format(
                os.path.basename(url)))
        return destination_filename
    if verbose:
        print('Downloading file {} to {}'.format(os.path.basename(url),
                                                 destination_filename),
              end='')
    urllib.request.urlretrieve(url, destination_filename, progress_updater)
    assert (os.path.isfile(destination_filename))
    nBytes = os.path.getsize(destination_filename)
    if verbose:
        print('...done, {} bytes.'.format(nBytes))
    return destination_filename

Stažení a extrahování souborů

# For demonstration purpose, we will use small version validation set only.
# This file is about 30MB.
zip_path = download_url(validation_small_url, verbose=True)
with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
    zip_ref.extractall(temp_dir)

os.listdir(temp_dir)

Čtení souborů pomocí knihovny pandas

# The behaviors.tsv file contains the impression logs and users' news click histories. 
# It has 5 columns divided by the tab symbol:
# - Impression ID. The ID of an impression.
# - User ID. The anonymous ID of a user.
# - Time. The impression time with format "MM/DD/YYYY HH:MM:SS AM/PM".
# - History. The news click history (ID list of clicked news) of this user before this impression.
# - Impressions. List of news displayed in this impression and user's click behaviors on them (1 for click and 0 for non-click).
behaviors_path = os.path.join(temp_dir, 'behaviors.tsv')
pd.read_table(
    behaviors_path,
    header=None,
    names=['impression_id', 'user_id', 'time', 'history', 'impressions'])
# The news.tsv file contains the detailed information of news articles involved in the behaviors.tsv file.
# It has 7 columns, which are divided by the tab symbol:
# - News ID
# - Category
# - Subcategory
# - Title
# - Abstract
# - URL
# - Title Entities (entities contained in the title of this news)
# - Abstract Entities (entities contained in the abstract of this news)
news_path = os.path.join(temp_dir, 'news.tsv')
pd.read_table(news_path,
              header=None,
              names=[
                  'id', 'category', 'subcategory', 'title', 'abstract', 'url',
                  'title_entities', 'abstract_entities'
              ])
# The entity_embedding.vec file contains the 100-dimensional embeddings
# of the entities learned from the subgraph by TransE method.
# The first column is the ID of entity, and the other columns are the embedding vector values.
entity_embedding_path = os.path.join(temp_dir, 'entity_embedding.vec')
entity_embedding = pd.read_table(entity_embedding_path, header=None)
entity_embedding['vector'] = entity_embedding.iloc[:, 1:101].values.tolist()
entity_embedding = entity_embedding[[0,
                                     'vector']].rename(columns={0: "entity"})
entity_embedding
# The relation_embedding.vec file contains the 100-dimensional embeddings
# of the relations learned from the subgraph by TransE method.
# The first column is the ID of relation, and the other columns are the embedding vector values.
relation_embedding_path = os.path.join(temp_dir, 'relation_embedding.vec')
relation_embedding = pd.read_table(relation_embedding_path, header=None)
relation_embedding['vector'] = relation_embedding.iloc[:,
                                                       1:101].values.tolist()
relation_embedding = relation_embedding[[0, 'vector'
                                         ]].rename(columns={0: "relation"})
relation_embedding

Vyčištění dočasných souborů

shutil.rmtree(temp_dir)

Příklady

Podívejte se na následující příklady použití datové sady Microsoft News Recommender:

Další kroky

Podívejte se na několik modelů doporučení standardních zpráv vyvinutých v úložišti Microsoft Recommenders

Zobrazte zbytek datových sad v katalogu Open Datasets.