UC 信息流推荐模型在多目标和模型优化方面的进展(zz)

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导读:

短视频已经成为信息流行业的风口,成为拉动规模增长的主要驱动力。短视频天然具有信息能量高、用户粘性大、内容丰富等优点,也有视频帧内容难以分析提取、结构化的缺点。如何提高短视频的分发效率和推荐精准度,做到千人千面的个性化推荐,是一个推荐系统的核心能力。基于深度学习的推荐模型,是业界前沿的研究课题;在短视频推荐的业务中,如何利用深度学习算法有效的提升消费点击和消费时长,是推荐模型的核心命题。此次演讲主要讲解视频推荐模型在多目标和模型优化方面的进展。包括以下几个模块:

  • 业务和系统
  • 基于 Graph Embedding 的多目标
  • 基于 WnD 的 Boosting 算法
  • 未来规划

▌业务和系统

1. 短视频业务背景、系统结构

我们的业务主要是做视频推荐,嵌入到 UC 浏览器中做国内信息流:

  • UC 从工具型产品转型至内容分发平台,信息流业务成为 UC 的第二大引擎;
  • 短视频已经成为信息流行业的风口,成为拉动规模增长的主要驱动力;
  • 短视频播放时长已经超过图文,极大的增强了信息流的用户粘性;
  • 算法的持续优化与迭代提高了短视频流量分发的效率和准确度。

右图是视频推荐的界面,其背后的视频推荐系统分为三个结构,第一个是召回模块,第二个是粗排的模型,第三个是精排的模型。从召回 -> 粗排 -> 精排,Item 的数目从多到少,推荐的准确性从低到高。

2. 技术演进史

我们在视频推荐上,尝试过多个推荐方案:

  • 最早用的是 LR ( 如图,左下角 ),LR 的缺点主要是在特征工程上会耗费很大的人力;
  • 后来我们又尝试了 GBDT 和 FM ( 如图,中间部分 ),但是这些模型在泛化性上相对较弱;
  • 最后我们采用了 Wide & Deep model ( 如图,右下角 )。

这里主要介绍的工作是:从多目标的角度优化 Loss Function。与粗排和精排使用的 WnD 对比,线上收益增幅相当,增量超过。

3. 多目标在视频推荐模型中的应用

常规的多目标是共享隐层的 soft 多目标模型,我们使用的是基于正样本加权的模型。

共享隐层多目标模型的缺点:

① 优化目标差异:推荐模型强调 rank,关注正样本排序;传统的多目标模型强调 classify 分类,正负样本一视同仁;

② 样本不均衡:在信息流中正负样本数量、信息量存在差异,用户感知的信息更多来自正样本;

③ 场景原因:信息流有很多自动刷新的场景,负样本的可信度降低

④ 多目标的 Loss Function 很难设计,市面上的多目标方案大多是一个主目标和一个辅助的目标

我们使用的正样本加权的多目标模型的优点:

① 关注正样本 ranking

② 方便融合多种信息

我们的方案最终在线上取得了不错的效果。

▌基于 Graph Embedding 多目标融合的 WnD 模型优化

1. 优化 WnD 模型 logit 配比

  • 信号正向传播

首先是 WnD 模型的一个小的优化,我们知道 WnD 分为 LR 侧和 DNN 侧,LR 侧使用的优化器是 FTRL,它的优化速度非常快,在数千万 DAU 的场景下,只需采用一次流式训练,在这样的场景下 DNN 对样本的训练很难迭代多次,这时 WnD 模型更倾向于使用 LR 侧的 logit。基于这样的原因,我们想能不能增加 DNN 侧的 logit,提高系统的准确度,大体就是这样的 motivation。

具体实施的时候,见图中红框部分,d 指 DNN,w 指 LR,zdL 指 DNN 最后一个隐层的输入,zw 指 LR 最后一个隐层的输入,我们在 DNN 侧乘以了一个系数 m,这就是大体的一个优化方向:

① 对于已经能很好识别的样本:概率增幅不明显(如右图最上部分的箭头,已经进入饱和区,所以增加不明显)

② 对于可以识别,但可信度低的样本:概率增幅明显(如右图中间部分的箭头)

③ 识别错误:错误概率变化幅度明显(如右图最下部分的箭头)

④ 对于 ③,概率增加,可以增加 Loss,从上述3点,可以对错误样本有针对性的训练

  • 梯度反向传播、Adagrad 优化器

这是一个反向传播公式的推导,上面讲过增加 DNN 侧的 logit 会增加 Loss,图中标红的表示 Loss 会增大,同时,m 可以提出来作用到 Adagrad 优化器时:

也是相应增加的。

2. 基于时长加权的多目标融合的 WnD 模型优化

这部分的 motivation 是我们在做模型训练时,做的还是二分类的一个分类模型,这时点击观看的时长没有用到。因此,我们利用用户观看时长,来提升推荐效果。

这里设计了一个 weigh 计算方式:对于某个视频用 u_play_len 这个视频的历史观看总时长 / avg_item_history_view_len 这个视频历史的平均观看时长,用 max 做了一个规范化,求得 weigh,且 weigh>1。图中统计了右边视频随着时长增加,用户观看数量的一个变化情况。有了 weigh 我们可以对 WnD loss function reweight:

① 如果某用户观看 Item 时长低于历史平均时长,权重为1,那么原来的既得收益 ( ctr ) 不会变化。

② 如果某用户观看 Item 时长高于历史平均时长,权重为 1.x,那么此类视频加权充分训练,会被 Ranking 比较高的分数,增加时长收益。

3. 基于 Graph Embedding 多目标融合的 WnD 模型优化

基于 Graph Embedding 多目标融合的方案中,多目标包括:提升点击、提升时长、提升点击率、提升点击渗透。

首先如何取到一个 Item Embedding?我们采用的是 Deep Walk 算法,在拓扑网络中,通过随机游走和 w2v 算法,学习网络中顶点的低维向量表示,向量中蕴含着顶点之间的相关性等其他特征。真正训练的时候采用的是 CBOW 训练策略,其 Loss Function 如下:

我们的方案是,从用户日志中挖掘出每个 User 的点击序列,根据点击序列建立无向图,然后在每个节点随机游走形成句子,最后经过 w2v 的训练策略,得到每个 Item 的 Embedding 表示。

具体方案:

① 根据用户浏览历史,生成每个用户的点击序列;

② 建图,以 ItemId 作为顶点,点击序列中相邻顶点作为边,形成无向图;

③ 随机游走,随机选择图中的某个顶点,随机的进行游走,形成句子;

④ 利用 w2v 中的 CBOW 策略,进行训练。

有了 Item Embedding 之后,做 Loss Function 的 reweight,reweight 时加入了位置、时长、连续性 ( 通过 Graph Embedding 计算得出 ) 等信息。

Loss Function reweight 方式是在正样本前面乘一个系数 di,j,然后负样本保持不变,如果拿掉系数,是一个标准的交叉熵公式,di,j 考虑了观看时长、观看连续性、Item 的位置等综合信息来得到的,它们之间用的是 α、β、γ 线性加权得到的:

f(play_len)是关于时长的函数,由播放时长的分布估计得出:

左下角为用户播放数的累加,它的上面是观看到某一时长 n 的用户播放数的累加,右边侧延续了时长加权公式的模板。

4. 连续性

接下来讲一个连续性的实际案例:

①②③④⑤⑥⑦⑧这是用户的点击顺序,对应的分数是基于连续性 w2v 算法计算出来的分数,我们认为分数较高的视频很容易带领用户继续看下去,把它称作一个连续性的信息,我们对此类信息进行加权,希望能够带动用户整体的消费。

▌基于 WnD 的 Boosting 算法

1. 模型

由于 Wide&Deep 建模方案是一个二分类,理论上只有一个分类超平面,很容造成样本错分。我们理想的方案是,虽然是二分类,但是我们可以有多个决策超平面,所以我们用了 Boosting 算法,综合5个 Wide&Deep,进行二分类。其应用场景是训练的实时流,每次训练都是一个 Batch ( 相当于在线训练 ),中间融合了5个 Wide&Deep 模型 ( 5个模型的特征是不变的,共享 Embedding 隐层,采用的是并行计算 ),最终生成一个强分类器。

Adaboost:

这是 Adaboost 算法的标准模式:

① 初始化训练数据的权值分布

② 使用权值分布 Dm 的训练数据集学习,得到子分类器 Gm(x)

③ 计算 Gm(x) 在训练数据集上的分类误差率

④ 利用分类误差率计算基本分类器在最终分类器中所占的权重

⑤ 更新每个样本的权重,继续训练下一个模型,如果有5个子模型就训练5个子模型

⑥ 最终综合每个子模型的权重和预测值,得到一个强分类器

2. 算法

具体的算法有几个不同点:

第一个是误差项的计算方式,原先标准 Adaboost 算法误差项计算用的是加权指标函数:

我们的方案采用的是 AUC 加权的误差项:

每个子模型的权重,由于是在线训练,所以采用的是迭代的方式:

每次用上一个 Batch 1/2 权重加上此次误差项的计算。

第二个是样本权重的更新,样本权重更新时只对正样本进行更新,而标准的 Adaboost 是对正负样本都进行更新的:

di,j+ 指的是这个样本上一个子模型的权重,εi 是误差项。

这是样本的更新方式。

最终强分类器的预测和 Adaboost 标准模型差不多:

也是线性加权然后除以总的权重。

实际应用中 Adaboost.Rank 的 WnD 子模型有5个,每个 WnD 都有相同的网络结构且它们共享 Embedding 层,Adaboost.Rec 模型的磁盘大小只比单个 WnD 模型增加了6%。

3. 在短视频推荐中的应用

方案的实验效果和 WnD 模型对比如上,提升了模型推荐的精准性。

▌未来规划

未来的规划:

  • 现在的推荐都是基于 point wise 的推荐模型,每次都是预测单个 Item 的分数,未来希望可以一次给用户推荐一刷的结果。
  • 因为每天都有新用户进来,所以我们希望建立一个留存新用户模型,来留住新用户。
  • UC 信息流目前的主要消费群体为男性用户,在推荐的偏好上模型和策略都偏向男性用户,我们希望可以留住更多的女性用户。

这就是未来的一个方向,谢谢大家。

分享嘉宾:语露 阿里 高级算法工程师

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阿里影业

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互联网宣发方面,阿里影业旗下淘票票是目前中国领先的用户观影决策平台,2014年底上线至今,覆盖中国影院超过9000家,合作影片数量突破500部。2018年4月,阿里影业旗下一站式宣发平台灯塔上线,针对行业痛点,基于大数据和多平台资源的联动,整合域内外流量推广渠道,从而为片方实现宣发效果的最大化。上线以来,灯塔服务的影片超过30部,这些电影累计实现票房超百亿元。

在内容领域,阿里影业秉持“有影响力、正能量”的理念,坚持与多家国内外优秀的制片公司、工作室建立战略合作关系,新增优秀影视立项项目,打造专业制作团队,为电影市场持续输出优质的内容作品。迄今为止,中国电影史上总票房前四名的《战狼2》、《红海行动》、《唐人街探案2》和《我不是药神》,都有阿里影业的深度参与。国际化方面,阿里影业和派拉蒙、Amblin Partners、eOne、索尼影业等国际知名影视公司展开合作,联合推出了多部优质作品。

综合开发方面,阿里影业在《碟中谍5:神秘国度》、《星际迷航3:超越星辰》等电影的衍生品开发方面获得成功,2017年,《三生三世十里桃花》衍生商品累计销售额超过3亿元。阿里影业旗下的衍生品授权与开发平台阿里鱼,为IP版权方和阿里生态体系的品牌商家提供全链路服务,打造面向全球授权产业链的新基础设施,加快推动内容商业化进程。

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作为阿里巴巴文化娱乐集团中的重要组成部分之一,阿里音乐联动阿里巴巴全平台资源,在专业内容生态搭建、音乐版权和曲库运营、独立原创音乐人扶持和发掘、新技术赋能音乐产业、娱乐数据跨界营销等多方向持续发力,打造新数字娱乐行业生态环境。

旗下虾米音乐成立于2008年,早期是中国最具专业调性的音乐平台。2013年正式融入阿里巴巴集团,2017年平台的用户活跃率、人均播放时长居行业第一,体现了超强的用户粘度。秉承对待音乐一贯的专业调性与严谨态度,虾米音乐至今吸引了70万+音乐人入驻,拥有1000+曲风流派。依托超过2000万海量曲库的优质音乐资源,以及科技感十足的AI智能音乐推荐,被广大乐迷们誉为“音乐图书馆”。

通过链接“青年文化”、“寻光音乐人”等方式,阿里音乐依托阿里集团庞大的生态链,用音乐娱乐资源反哺淘宝、天猫、支付宝、优酷等业务,助力天猫双11狂欢夜,打造云栖虾米音乐节、阿里音乐专场论坛等活动,为用户带来更优质、更专业的音乐体验。同时,虾米音乐探乐实验室、听见不同、AI作曲等一系列黑科技的引入,赋予了音乐更多的科技感和想象空间。

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在数字阅读领域,阿里文学先后推出书旗小说、天猫读书、妙读等数字阅读产品,并拥有UC小说、优酷书城、PP书城等渠道入口,根据《2018上半年度中国移动阅读市场研究报告》显示,书旗小说在用户满意度和使用时长上均处在行业第一。在IP衍生层面,由阿里文学原创的100余部作品已经完成衍生或正在改编中,涵盖漫画、网络电影、剧集、院线电影、游戏及相关衍生商品。与此同时,阿里文学已经与超百家合作伙伴达成深度合作,建立了与文学产业链相关的多元化开放生态。

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大麦网,成立于2004年,是中国领先的现场娱乐全产业综合服务提供商,业务覆盖演唱会、话剧、音乐剧、体育赛事、曲苑杂坛、亲子、展览休闲等多个领域。2017年3月,大麦网成为阿里巴巴全资子公司,融入阿里大文娱业务布局。作为阿里体系内连接文娱产业线上和线下的关键链条,大麦网在巩固自身在票务领域原有优势的基础上,持续发力产业上下游,致力于通过对内容、场馆、票务三大现场娱乐领域的全链路布局,全方位服务消费者,推动现场娱乐产业的业态升级。