深度 CTR 预估模型在应用宝推荐系统中的探索

导语 | 点击率（click-through rate, CTR）预估是互联网平台的核心任务之一。近年来，CTR 预估技术从传统的逻辑回归，到深度学习 DeepFM, Wide&Deep, DIN, DCN 等算法落地，经历了突飞猛进的发展。本文旨在以深度 CTR 预估模型为基础，探索在应用宝推荐场景下的算法优化。文章作者：赵程，腾讯算法研发工程师。

一、业务背景

点击率（click-through rate, CTR）预估的本质是对用户/商品建模，进而计算用户的点击概率。模型的衍变经历了从经典机器学习 LR、FM 再到深度学习 DNN、Wide&Deep、双塔、DIN 等的百花齐放。本文将针对应用宝的推荐场景，展开 CTR 模型探索优化。

应用宝推荐业务主要包括首页推荐、游戏推荐等，与常见信息流推荐（新闻/视频）不同，本场景下的数据分布具有明显的差异：

• App 曝光频次差异巨大：头部 app 曝光占比很高，长尾 app 曝光严重不足；

• 用户行为极其稀疏：用户月下载中位数、平均数较少。

面对着以上问题，当前的推荐模型主要面临着以下挑战：

• 在训练样本稀缺的情况下，如何保证低频特征（e.g., 长尾 appid）的充分学习；

• 鉴于用户行为极其稀疏，如果更精准地捕捉用户的兴趣偏好。

本文主要针对以上挑战，在当下深度 CTR 预估模型的基础上展开模型优化探索，通过引入更长周期用户行为和 app 描述文本信息，并进一步挖掘用户行为兴趣，有效促进了推荐效果提升。

二、基本框架

应用宝的整体推荐流程如下图所示，从底层数据流抽取特征，经过召回、排序以及重排，最终应用到实际业务场景中。本文主要针对排序模型优化。

排序模型我们以业内广泛使用的 Wide&Deep 模型作为 baseline，其中，Wide 侧具有记忆能力，能够记住高频特征组合，达到准确推荐的目的；Deep 侧为了弥补交互矩阵稀疏的不足，将特征映射到低维向量表示，经过多层神经网络，使模型具有泛化能力。

三、多行为融合训练

在我们的场景中拥有很多 appid 相关的行为特征，例如用户历史点击、下载、安装等，基本的 Wide&Deep 框架会将每个行为特征映射到单独的 embedding，并单独更新。

由于每一类特征的用户行为记录十分稀疏，这种操作会造成低频特征 embedding 的训练不充分。

针对于此，我们设计了基于 appid embedding 共享的多行为融合训练机制，体现在模型中为 Deep 侧的 appid embedding 聚合共享。

由于 appid 类的特征较多，在实际选取时，我们主要利用了用户的实时行为特征和短期行为特征，避免了由安装/卸载记录带来的数据噪音。

Wide&Deep 中 embedding 参数约占总量的 95%，通过特征共享，参数量从 2800w 降低到了 2000w，在模型保存和训练速度方面均有一定的优化。

效果方面，我们主要考虑离线 auc 和 copc（pcvr/cvr，反映模型打分偏差），经过特征共享的模型效果在 auc 上基本持平，而在 copc 指标上得到了明显的优化，一定程度上缓解了模型的打分偏差。

由于我们的特征中用户行为只涵盖了 15 天内近 30 个 app 的记录，对于低频 app 依然没有充足的学习样本，那么应该如何优化呢？

四、引入更长周期用户行为

一种自然的想法便是引入更长周期的用户行为记录。近年来，以 DeepWalk, Graphsage 为代表的图模型能够较好地捕捉用户的长周期行为特点。

我们根据用户过去 30 天内的下载行为进行构图，考虑到用户在同一天中的下载序列无明显的先后关系，构建了基于共线下载的无向图，接着训练随机游走模型生成预训练的 deepwalk appid embedding，作为先验信息指导排序模型优化。

在共享 appid embedding 的基础上，我们尝试了多种训练策略。

• 固定初始化：直接将预训练的 deepwalk appid embedding 赋值给共享 appid embedding；

• 初始化微调：在 1 的基础上进行参数微调；

• 特征蒸馏：引入辅助 loss，度量学习得到的 embedding 与预训练 embedding 的相似度（向量点积）。

从效果来看，只有初始化微调的方式会带来一定的效果提升，说明经过 deepwalk 训练的 embedding 和 wide&deep 训练的 embedding 在向量分布上是有差异的。

但目前为止 auc 的提升还很微弱，即使我们引入了 30 天甚至更久的用户行为数据，对于一些低频 app 依然无法充分学习，那是否还有外部信息可以利用呢？

五、引入 APP 描述文本信息

Deepwalk 的训练本质是从用户行为信息中发掘 app 间的相似关联，若直接从 app 自身的属性信息（e.g., 标题、描述文本）出发，是否也能发现相似的规律？

近年来，以 BERT 为代表的预训练语言模型在文本表示方面取得了巨大的成功，我们将每个 app 的标题和描述文本作为输入训练 tag 分类模型，得到一个高维（768 维）的向量表示，尝试指导 Wide&Deep 中的 appid embedding 学习。

由于 Wide&Deep 模型规模的限制以及前期的经验，我们的 embedding size 往往很小（30 维/60 维），更高的维度会导致效果下降，所以需要探索一种有效的降维方式。

这里我们主要尝试了外部 pca 降维和内部通过全连层自动学习的降维方式，实验表明，在网络中进行端到端自动学习的降维方式更有效果。

六、预训练 embedding 融合

为了更直观地展现 embedding 分布，我们对 deepwalk 和 bert 预训练的 embs 分别进行了 tsne 可视化。

下图中不同的颜色表明不同的一级类目，二者均呈现了明显的类目空间聚集性，同类目的 app 自然地聚集到了一起。

同时两者的 embedding 分布也具有空间差异性，比如，bert 可视化图中的左下角部分是视频类 app，而 deepwalk 是出行类 app。

鉴于二者的差异性，我们的做法是将其分别做投影变换，投影到同一向量空间中，这里投影变换的参数随网络一起学习。融合 embedding 的方式则为拼接或相加。

模型的整体框架图如下：

从实验效果来看，向量投影拼接的方式具有更好的表现：

为了进一步展示加入 deepwalk/bert 外部预训练 embedding 的效果，我们接着进行了 tsne 可视化，其中左边为 wide&deep appid embedding 的可视化表示，右边是融合 embedding 的可视化表示，可以发现 app 的分布从杂乱无序学到了呈现明显的聚簇，具有了一定的可解释性。

通过这个实验，我们已经知道 app embs 的初始化不同会对模型结果产生影响，那么它们分布的具体聚簇是否与模型效果有着严格的相关性，还需要更多的探索求证。

七、基于 attention 的用户行为挖掘

用户的历史行为对当前 app 推荐具有直观的影响，如下图中，同样的历史点击序列，对不同 app 的影响大小不同。

下图是用户近 72h 内同类目 app 点击次数（match 特征）与 cvr 的关系，我们可以发现，用户历史点击的同类目 app 次数越多，当前 app 的 cvr 也就越高。

图中从 123 级类目由粗至细定位了用户的兴趣。但同类目的限制往往比较严苛，有时相关的 app 可能不在同一类目下（e.g., 和平精英、腾讯地图），而且用户的兴趣也更加广泛。

于是我们使用基于 attention 的方式对用户行为进行挖掘，希望可以从一定程度上缓解同类目限制所带来的泛化性弱的问题。但由于用户行为序列极短，一般的 attention 操作是否适用呢?

首先我们进行了一组基础 attention 的实验，额外引入 app embedding 作为 query，对用户行为序列进行 attenion 操作，具体公式和图示如下：

从效果来看，随机初始化 query embedding 的 attention 操作甚至会使效果变差，而且模型的训练过程往往第二个 epoch 开始就出现了过拟合。受上一步工作的影响，我们认为 app embs query 和 key 的初始化也对模型有着极大的影响。

下图中展示了在 i2i 召回中，app 相似度和 cvr 的关系。横坐标表示当前 app 和用户历史 app 的 cos 相似度的 log 值，蓝线表示 cvr。

我们发现 app 召回中，cvr 随着相似度的增加而增加，用户总是倾向于喜欢与他历史行为 app 相似的 app。

体现在 deepwalk/bert 的融合 embedding 中，由于相似 app 具有明显的聚集性，它们的点乘得分也高。

在 attention 中，我们添加了以 dw+bert 融合向量为初始化 embedding 的点乘打分方式，最终效果 auc 效果提升明显。

八、结语

综上，本文针对应用宝推荐场景下的两大挑战（app 曝光差异大、用户行为少），从两方面对现有的深度 CTR 模型进行了改进：

第一，引入了基于 Deepwalk 的长周期用户行为挖掘和基于 BERT 的 app 文本描述信息增强。

第二，利用 attention 机制挖掘用户的历史行为序列，并融合外部 embedding，实现用户兴趣发掘。

本文转载自公众号云加社区（ID：QcloudCommunity）。

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