汽车之家推荐系统排序算法迭代之路

2020 年 3 月 04 日

汽车之家推荐系统排序算法迭代之路

导读:汽车之家的推荐系统紧随前沿技术,在支持内部多个推荐场景的同时,对外也有了一定的输出。未来我们期望汽车之家的推荐系统不只是前沿技术的应用者,更是推动者和创新者。本次分享的主题为汽车之家推荐系统排序算法迭代之路,主要包括:

  • 汽车之家推荐系统
  • 排序模型
  • 特征及训练样本
  • 未来计划的优化方向

01. 汽车之家推荐系统

1. 概述

汽车之家推荐系统上线已有近 5 年历史,主要给用户推荐个性化的汽车之家资源。推荐系统的上线是汽车之家 APP 生态内容以分类体系分发转变为个性化推荐的重要里程碑。汽车之家推荐的资源主要包括:专业编辑、汽车大 V、论坛用户生产的文章、视频、图片,以及车系物品等,总量上亿。

推荐的目标是给用户推荐他喜爱的内容,做好推荐可以拆解为三个子目标:

  • 一是对用户的理解
  • 二是对资源的刻画
  • 三是用户和资源的最佳匹配

再对上面三个目标进行拆解,用户理解包含用户属性、行为收集及行为的表示,资源的刻画包括自身的属性及外部赋给资源的特征,用户和资源的匹配有非常多的方法或模型,是推荐系统的核心工作,追求更好更优的匹配,是推荐系统不断演进的动力所在。

匹配又可以分为两部分,召回和排序,召回是尽可能多的找到用户喜欢的资源,排序是对找到的资源再做一次优选,召回和排序又可以进一步细分。

2. 架构

推荐系统要从海量的资源库里,快速找到用户潜在感兴趣的资源。主要有四个环节:

第一,收集资源;

第二,从所有资源中找到用户感兴趣的资源;

第三,对用户感兴趣的资源根据用户喜好程度进行排序;第四,输出给用户最感兴趣的 n 个资源。

基于以上四个环节对推荐系统架构进行设计,一般由如下模块组成。

其中:

  • 资源池:存储各种类型的海量资源,一般由数据库存储,如 mysql、hive、redis 等。
  • 标签生成:标签是对资源更多维度的结构化刻画。比如:分类标签、关键词、质量分等。
  • 索引:对资源的各类标签、关键词建立倒排索引,及相似向量检索引擎等。
  • 过滤:对用户的曝光历史、负反馈等进行过滤。
  • 召回:使用用户画像标签或用户 Embedding 到索引和向量库中获取相关的候选资源。
  • 用户画像:用户属性及根据用户的历史行为给用户打的标签。
  • 排序:通过模型对召回的每个候选资源进行预测打分。
  • 特征 / 模型:排序依赖的用户特征、资源特征及模型。
  • 运营:业务策略,包括提权、曝光占比控制、打散等业务策略。
  • 输出:将排序及运营后的 topN 个资源打包返回给客户端。

02. 排序模型

1. 模型介绍

汽车之家首页推荐排序模型主要经历了 LR、XGBoost、FM、DeepFM、DeepFM Online Learning 这几个主要的演进过程,在这个过程中还实验了如 Wide&Deep、DCN、LSTM、GRU 等模型。

LR 模型是 CTR 预估领域早期最成功的模型,大多早期的工业推荐排序系统采取 LR 这种 “线性模型 + 人工特征组合引入非线性” 的模式。LR 模型具有训练快、上线快、可解释性强、容易上规模等优点,目前仍然有不少实际系统采取这种模式。同时 LR 模型也是之家推荐排序系统初期的验证模型和中后期的 baseline 模型。

XGBoost 模型在使用和 LR 相同的特征,上线后就取得了比较明显的效果,之后又增加了 user 和 item 的实时特征,实验组 CTR 得到了进一步的提升,总体上相对提升 6%。在和对照组持续观察了 3 周后,XGBoost 的提升效果得到了验证,替换了 LR 成为线上的全量模型和 baseline 模型。之后还尝试了 XGBoost+LR,效果相比 XGBoost 没有明显提升。

FM 简洁优雅地实现了二阶特征组合。实现特征组合比较容易想到的是在 LR 的基础上加入二阶特征组合即可,即任意两个特征进行组合,将组合出的特征看作新特征,加到 LR 模型中。组合特征的权重在训练阶段学习获得。但这样对组合特征建模,泛化能力比较弱,尤其是在大规模稀疏特征存在的场景下。FM 模型也直接引入任意两个特征的二阶特征组合,但对于每个特征,学习一个大小为 k 的一维向量,两个特征 Xi和 Xj 的特征组合的权重值,通过特征对应的向量 Vi 和 Vj 的内积 <Vi , Vj> 来表示。这本质上是对特征进行 Embedding 化表征,和目前常见的各种实体 Embedding 本质思想是一样的。特征组合对于推荐排序是非常重要的,DNN 模型一样离不开特征组合这个特点,但 MLP 是种低效率地捕获特征组合的结构,所以排序相关的深度模型,基本都具有类似 FM 组合特征的部分。FM 模型实践阶段主要是增加了样本量由几千万到 3 亿,线上实验 CTR 对比 XGBoost 相对提升 2%,因为后续 DeepFM 很快上线,FM 并没有推全。

Wide&Deep 是推荐领域取得较大成功的最早期深度模型,由 Google 于 2016 年提出。Wide&Deep 模型包括 Wide 部分和 Deep 部分,Wide 部分为 LR,输入为 one-hot 后的离散型特征和等频分桶后的连续性特征,这部分可以对样本中特征与目标较为明显的关联进行记忆学习;Deep 部分为 MLP,输入为 Embedding 后的离散型特征和归一化后的连续型特征,可以泛化学习到样本中多个特征之间与目标看不到的潜在关联。使用 Wide&Deep 的另一个优势在于 Wide 部分的存在,可以沿用之前浅层学习的成果,尤其是特征工程部分。Wide&Deep 上线后 CTR 相对提升 3%,比同期上线的 DeepFM 低 0.5%,线上主要使用了 DeepFM 模型。

DeepFM 将 Wide&Deep 的 Wide 部分 LR 替换成 FM 来避免人工特征工程。DeepFM 相比 Wide&Deep 模型更能捕捉低阶特征信息。同时,Wide&Deep 部分的 Embedding 层需要针对 Deep 部分单独设计,而在 DeepFM 中,FM 和 Deep 部分共享 Embedding 层,FM 训练得到的参数既作为 wide 部分的输出,也作为 MLP 部分的输入。DeepFM 支持 end-end 训练,Embedding 和网络权重联合训练,无需预训练和单独训练。DeepFM 上线后 CTR 相对提升 3.49%,略好于同期上线的 Wide&Deep。在效果得到验证后推全了 DeepFM 模型,使其成为线上的全量模型和 baseline 模型。线上效果的提升带来的是推荐排序模型预测耗时的增加,为了保证不超过最大平响,在不明显提高模型 loss 的前提下,实验优化 Deep 部分的参数,包括减少 Embedding 的维度和隐藏层的神经元个数与层数等。通过部署模型上线后观察效果,模型预测的耗时随之减少,而且 CTR 也没有明显波动,依然明显高于对照组,说明深度学习的泛化能力较强,即便降低模型的神经网络配置,依然能较好地拟合样本。

与 Wide&Deep 和 DeepFM 类似,DCN 将 Wide 部分升级为 Cross 网络,Cross 网络一方面通过显式的高阶特征交叉,另一方面通过层与层之间拟合残差,能够更深入地挖掘出非线性特征组合与目标的关系,更快地达到稳定的拟合状态。在和 DeepFM 采用相同特征的情况下,实验 CTR 也和 DeepFM 持平。根据线上的迭代经验和业务特点,尝试优化了 DCN 的模型结构。在 DCN 原始的 Embedding and Stacking 层中,离散型特征在经过 Embedding 处理后,与连续型特征直接拼接在一起,统一输入进后面的网络,这样带来的不足是:虽然网络可以用显性和隐性的方式学习特征间的有效交叉,但缺少单个特征内部信息的挖掘,将这部分压力转移到了特征工程,从而增加了人工成本。基于充分利用每个特征,通过排序模型自适应学习到更多信息的考虑,尝试对所有特征分别进行扩展。在 DCN 的 Embedding and Stacking 层和网络层之间实验引入特征扩展层,将每个特征从原始的 1 维扩展到 n 维,与 Embedding 只对离散型特征处理不同,维度扩展也会处理连续性特征。扩展后的特征在伴随着维度增加的同时,会将更多自身信息输入到网络层参与高阶计算,与只使用原始特征相比,模型可以更深入利用已有特征,节约了特征工程的人工成本。通过离线实验,在采用相同特征的情况下,相较 DCN,基于特征扩展的 DCN 上线后实验 CTR 相对提升 1%。

在上述模型迭代的同时,还实验了 LSTM、GRU 等模型,LSTM 和 GRU 都是基于序列的 next click 模型,模型的结构很简单,对于一个 Session 中的点击序列 X=[X1,X2,X3…Xn-1,Xn],依次将 X1,X2,…,Xn-1 输入到模型中,预测下一个被点击的是哪一个 Item。首先,序列中的每一个物品 Xt 被转换为 one-hot,随后转换成其对应的 embedding,经过 N 层隐含单元后,再经过一个全联接层得到下一次每个物品被点击的概率。这些模型的 CTR 都暂未明显好于 DeepFM,所以都还在实验阶段,没有成为线上主要模型。

在 DeepFM 和其他深度模型的实践中,比较容易犯的错误是不考虑特征组成和样本数量,直接暴力增加模型复杂度,从而导致训练时间骤增、模型文件变大和线上的预测时间更久,最终引起推荐系统服务超时。如果特征数量少、特征工程完善和样本选取合理,使用简单的深度学习模型反而能够达到更好的效果。

2. 在线学习

在线学习利用实时收集的用户反馈,实时更新模型参数进行预测,实时反馈用户行为变化带来的影响。在线学习相对离线学习可以理解为数据集无限大,时间序列无限长,利用样本数据流逐条更新模型,在线学习是 DeepFM 上线后在模型更新方面做的优化。之前的模型更新从一周到一天,为了模型能更快的学习到用户的实时行为,我们将模型的更新周期做到了分钟级。

这里主要有两部分工作,一是 Label 及特征的实时获取,二是模型的实时更新。

对于 Label 及特征的实时获取是通过每次请求的唯一标识 id 使用服务端 dump 的特征和客户端的 Label ( 曝光、点击 ) 进行 join 生成,这里要注意的是 Label 必须和当次请求的特征 join,如果特征数据在 Label 之后有更新,则会产生特征穿越的问题。

模型的实时更新是将实时获取的样本累积到一个 batch 后,就进行迭代更新,更新后的模型每隔 10 分钟往线上推一次。累计 10 分钟在保证捕获用户实时行为实效性的前提下,既可以降低工程实现难度,又可以降低样本的抖动影响,对样本不均衡的情况可以采取采样策略进行处理。

3. 排序服务

排序服务是以 API 的形式提供,其中:

输入

Deviceid: 用户唯一标识,在服务内部通过此 id 获取用户的属性及行为特征。

Itemid: 这是对用户待排序的资源 id,在服务内部会获取到这些资源属性、热度、标签等信息。

Pvid: 当次请求的唯一标识,用于关联客户端和服务端的日志。

Model-name: 模型名称,指定选用哪个模型进行排序,排序服务提供了多个模型供选择。

Model-version: 模型版本,和 Model-name 搭配使用,指定同一个模型的哪个版本,这个参数主要用来进行模型迭代优化。

Debug: 此参数用来输出排序过程中的一些中间结果。

输出:Itemid 及其打分。

排序服务中的多个模型有不同的更新策略,更新周期可配置。排序服务还依赖于特征服务获取用户和资源的特征,对应到不同模型还有不同的特征工程处理。

4. 模型更新

实验的小流量排序模型经过离线验证,线上可以定时直接热更新。线上的全量排序模型更新除了离线验证外,还要在推全之前有一个预上线实验验证,确保在预上线实验组上 CTR 等数据没问题,再将模型全部更新。

5. AB 实验

在机器学习领域中,AB 实验是验证模型最终效果的主要手段。进行 AB 实验的主要手段是进行用户分桶,即将用户分成实验组和对照组,对实验组的用户施以新模型,对照组的用户施以旧模型。在分桶的过程中,要注意样本的独立性和采样方式的无偏性,确保同一个用户每次只能分到同一个桶中,在分桶过程中选取 DeviceId 必须是完全随机的,这样才能保证桶中的样本是无偏的。实验组和对照组的划分必须是在相同的约束条件下随机选取 DeviceId。如下图 a、b、c 的划分都不正确,其中 a 中实际划分的用户超出了实验约束的用户群,b 中实验组用户正确,但是把剩余的所有用户作为对照组是不对的,c 中实验用户正确,对照组用户有所扩大也是不对的,只有 d 是正确的。

线上的 AB 主要有三部分,一是实验及其分桶的配置,二是分桶对应的代码逻辑,三是实验及分桶的效果数据。实验之间的流量是正交的,每个实验中多个分桶的流量是互斥的。如我们的排序模型设置了一个实验,多个分桶,有 2%、5%、10% 流量的三个对照组,模型上线时从 2% 开始逐步扩量进行效果对比验证。

6. 模型训练

推荐排序模型的训练主要基于之家机器学习平台 AutoPAI。汽车之家 AutoPAI 是一个支持可视化拖曳组件建模,支持上百种机器学习算法组件,支持多个深度学习框架,和 Hadoop、Spark 打通,支持分布式 GPU 训练深度学习模型的平台,并且支持在线开发、自动部署等功能。

我们的简单模型如 LR、XGBoost 可以直接在界面上拖动数据源、特征处理组件、模型组件、验证组件进行训练并保存模型,之后进行一键部署线上服务。深度模型支持在线开发、调试,之后将调试好的代码通过深度学习组件进行提交,选择 GPU 卡数进行训练,训练完成后可一键部署服务。

7. 可视化 Debug

对模型或策略单次请求效果的验证,一般上线后通过白名单进行验证,但这还是要进行代码或配置的上线,上线一方面是有风险,另一方面一般上线是多个实验多个功能一起上线,即使一个实验添加了白名单也有可能受到其他实验的影响。对此,我们基于代码 Debug 的思想,把调试放在程序正式发布前,我们做了推荐 Debug 系统,在实验上线前就可以通过 Debug 系统进行效果验证及中间环节验证。

我们的 Debug 平台最主要的推荐效果验证输入有两部分,一是推荐接口,二是实验配置。通过更改这两部分的参数,就可以模拟线上真实返回渲染,并可以输出这次请求整个链路的中间结果。Debug 平台还支持对索引、召回、排序等子模块的直接验证,可以查询资源特征、用户画像,用户曝光点击行为等。Debug 平台的上线极大的提高了我们的上线效率。

03. 特征及训练样本

1. 特征介绍

模型的输入一般包括:用户画像特征、item 特征,上下文特征,交叉特征、位置特征和序列 item 特征,其中:

用户画像特征有:用户自身属性,如性别、年龄、职业、地域等;用户行为,如不同时间窗口的浏览时长、点击、搜索、发贴、收藏、点赞等行为;基于行为所产生的兴趣偏好,如车系、标签偏好等;基于行为的衍生统计指标,如用户 ctr、活跃度等。

Item 特征有:item 自身属性,如标题、正文字数、图片个数等;基于 item 挖掘的特征,如内容分类、关键词、情感、内容专业度、内容丰富度、作者影响力等;item 被用户赋予的行为,如 uv、pv、ctr、收藏、点赞、回复等。

交叉特征有:item 标签与用户标签的匹配度。

2. 特征处理

直接使用原始特征不易于模型拟合,所以传入模型后还需要进一步处理,具体包括:异常值处理、归一化和等频分桶。

异常值处理

训练样本中的特征一般都存在异常值,对于离散型特征,可以将其单独分配到 one-hot 的一个位置,不会存在全为 0 的情况,但对于连续型特征,通常会对其赋默认值,如果为 0 则该特征不会参与到结果计算,如果为平均值则可能不符合各个特征的物理含义。为了得到合理的默认值,排序模型通过在特征处理阶段,对每个连续型特征引入不为 0 的 weight 和 bias,默认值的计算方式为:weight x featurevalue + bias,weight 和 bias 通过模型训练学到,当出现异常值时,特征值默认等于 bias。通过离线实验,测试集的 loss 有明显下降,上线后的 CTR 也优于默认取 0 值或取平均值。

归一化

连续型特征的值分布一般不统一,例如曝光量和 CTR,曝光量取值都大于 1,且最大值可能会是几百万,而 CTR 的取值区间为 0 到 1,如果直接输入到排序模型,分布不均的统计特征会导致训练波动,不但影响收敛速度,而且最终可能会无法拟合。常规的归一化方法包括:min-max、log 和 standard 等,通过离线实验观察测试集的 loss,其中 min-max 的效果最好。

等频分桶

对于连续型特征,当线上的特征值出现异常变化的时候,可能会存在泛化性不好或者鲁棒性不足的问题。为此引入了等频分桶,即按样本特征的分布频率,为每个特征规定好多个取值分界线,根据原始特征值分到不同的桶中,再根据桶的编号进行 one-hot 处理。深度模型的 NN 部分使用连续特征时因为长尾分布对最大值做了限制,后来实验 NN 部分使用离散特征效果更好,也使用了离散特征。

3. 特征表达

我们的排序模型不仅引入了大规模的稀疏特征,而且实现了多种形式的向量表达。

如基于 item 内容分类的 Bert embedding,基于 item 图像和视频的 embedding,基于行为的 Graph embedding、LSTM embedding 等。

4. 特征生产

用户和资源的特征做到了离线加实时,离线特征存储了用户和资源最近三个月的行为,实时特征做到了秒级别的更新。特征生产系统架构如下:

5. 特征服务

特征服务是支持排序服务的基础服务,主要输出用户和资源的离线及实时特征。

6. 训练样本生成

排序服务在用户每次请求时调用特征服务,获取实时和历史特征,输入模型,并输入到一个 dump 队列再与客户端的曝光点击进行 join 生成模型实时训练更新的样本,流程如上图。

04. 未来计划的优化方向

模型目标:后续的优化目标不仅仅限于 CTR,而是综合点击、互动、时长等多个目标同时优化,这是未来目标优化的趋势。多目标模型的实现既可以每个目标独立建模优化然后进行融合,也可以通过共享参数的多目标网络实现。

模型表达能力:也就是网络结构的升级,如使用 Transformer 进行更好的特征抽取,自动化特征工程,AutoML 自动设计更好的网络模型,和推荐场景很吻合的强化学习等。

特征扩充及信息融合:主要有用户长短期兴趣更精准的 Embedding 表达,文本、图片、视频、互动行为等多模态信息的融合表达等。

汽车之家的推荐系统紧随前沿技术,在支持内部多个推荐场景的同时,对外也有了一定的输出。未来我们期望汽车之家的推荐系统不只是前沿技术的应用者,更是推动者和创新者。

作者介绍

李晨旭,汽车之家高级算法工程师。2014 年加入汽车之家,先后从事搜索意图分析、文本挖掘、推荐排序等工作。在汽车之家海量资源和几亿用户这个平台上,积极尝试并落地最新的算法研究成果,也积极尝试在此基础上创新,并取得了一定的效果。

本文来自 DataFunTalk

原文链接

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NTMyOTI4Mw==&mid=2247497757&idx=1&sn=fe521ea5a746be9ba0aa208506d716b8&chksm=fbd74a71cca0c3676f2681bb7917a12e77562d2c5b3d1e5def4a3eac3fc40bd57e12ef2548e5&scene=27#wechat_redirect

2020 年 3 月 04 日 14:00 1896

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