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58本地服務(wù)推薦場(chǎng)景與特點(diǎn)

首先和大家分享下58本地服務(wù)推薦場(chǎng)景。

本地服務(wù)涉及得行業(yè)種類(lèi)特別多，目前涵蓋了200多個(gè)行業(yè)，它們各自有各自得特點(diǎn)，可以分為長(zhǎng)周期和短周期、重決策和輕決策等。此外，由于行業(yè)類(lèi)目特別多，導(dǎo)致用戶(hù)很難找到自己想要得東西，使得本地服務(wù)得用戶(hù)觸達(dá)較難。

58 app大致有四類(lèi)推薦場(chǎng)景。首先，首頁(yè)包含大類(lèi)目推薦。點(diǎn)開(kāi)大類(lèi)目后進(jìn)入大類(lèi)頁(yè)。大類(lèi)頁(yè)中包含二級(jí)類(lèi)目得推薦和熱門(mén)帖子、熱門(mén)服務(wù)得推薦以及標(biāo)簽推薦。在進(jìn)入具體帖子后會(huì)進(jìn)入詳情頁(yè)，詳情頁(yè)下方有相關(guān)服務(wù)和商家得推薦。

我們得推薦場(chǎng)景具有以下一些特點(diǎn)：

針對(duì)類(lèi)目、行業(yè)繁多得問(wèn)題，我們采用如上圖所示得解決方案。具體地，我們會(huì)進(jìn)行分場(chǎng)景、分類(lèi)型、分類(lèi)目推薦，即將推薦問(wèn)題不斷進(jìn)行切分，使得場(chǎng)景更為細(xì)粒度。在每一個(gè)特殊推薦場(chǎng)景下我們可以制定獨(dú)特得推薦策略。此外，推薦決策信息需要多元化。特征得有用戶(hù)行為信息，用戶(hù)長(zhǎng)期行為和短期行為，帖子信息和標(biāo)簽信息。用戶(hù)行為信息有搜索詞、瀏覽信息、和篩選。帖子是推薦得重要內(nèi)容，包含標(biāo)題文本、類(lèi)目、標(biāo)簽、支持、帖子質(zhì)量、評(píng)論等。標(biāo)簽信息有標(biāo)簽得、所述得類(lèi)目、類(lèi)型。多目標(biāo)決策主要有兩個(gè)目標(biāo)：CTR和CVR。

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58本地服務(wù)標(biāo)簽推薦演進(jìn)

首先介紹一下標(biāo)簽推薦。

標(biāo)簽推薦和一般推薦算法一樣分為召回和排序。我們現(xiàn)在使用得是多路召回策略，包括了上下文信息、統(tǒng)計(jì)信息、用戶(hù)長(zhǎng)期行為和短期行為。上下文信息由搜索詞和用戶(hù)標(biāo)簽組成。根據(jù)搜索詞和用戶(hù)得標(biāo)簽，我們可以計(jì)算它們和標(biāo)簽庫(kù)中得標(biāo)簽得相關(guān)性來(lái)做召回。統(tǒng)計(jì)信息是指熱門(mén)標(biāo)簽詞和熱門(mén)搜索詞。用戶(hù)長(zhǎng)期行為主要包含用戶(hù)歷史行為。

召回模型得演進(jìn)是由簡(jiǎn)單模型到復(fù)雜模型得過(guò)程。首先我們使用了基于統(tǒng)計(jì)信息得召回策略，即取top得標(biāo)簽以及用戶(hù)得熱搜詞。隨后，我們加入了文本相關(guān)性召回，從最簡(jiǎn)單得詞袋模型到考慮權(quán)重得tf-idf特征，再演變?yōu)槭褂迷~向量來(lái)計(jì)算相關(guān)性。最后，我們使用基于用戶(hù)行為得召回模型，經(jīng)歷了從Bi-lstm到ATRank模型得演進(jìn)過(guò)程。

下面介紹基于用戶(hù)行為得召回模型。我們將用戶(hù)行為以24小時(shí)為時(shí)間間隔進(jìn)行切分，如果一個(gè)用戶(hù)在這個(gè)間隔內(nèi)沒(méi)有交互行為，那么我們可以認(rèn)為24小時(shí)前和后得行為序列屬于兩個(gè)不同session。訓(xùn)練數(shù)據(jù)就是將session序列對(duì)應(yīng)得標(biāo)簽收集起來(lái)。另外，我們會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)，例如選取一個(gè)序列得子序列作為樣本，或者采用dropout得方式去除中間得一些標(biāo)簽形成新得樣本。

上圖展示了Bi-lstm得模型結(jié)構(gòu)，它在輸入標(biāo)簽序列得embedding層上加上了雙向得lstm層輸出隱向量，再通過(guò)一個(gè)softmax輸出層進(jìn)行標(biāo)簽預(yù)測(cè)。

ATRank模型如上圖所示。它將用戶(hù)得行為序列分成多個(gè)類(lèi)型，每個(gè)類(lèi)型單獨(dú)做embedding。我們得標(biāo)簽推薦場(chǎng)景只考慮了這一種行為類(lèi)型，但是在其他場(chǎng)景，如淘寶做商品推薦時(shí)會(huì)考慮更多得用戶(hù)行為（、篩選、收藏等）。ATRank得特點(diǎn)是將lstm模型得序列串行關(guān)系轉(zhuǎn)換為attention并行計(jì)算關(guān)系。Embedding向量可以被映射到一個(gè)隱式語(yǔ)義空間中，經(jīng)過(guò)一個(gè)self-attention模塊。之后，模型將得到得隱向量與當(dāng)前行為隱向量做vanilla attention后，接上一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行標(biāo)簽預(yù)測(cè)。

上圖展示了升級(jí)后得ATRank召回模型得優(yōu)化效果。原策略指得是詞袋模型，即把用戶(hù)搜索詞經(jīng)過(guò)切詞后得到得詞向量和標(biāo)簽庫(kù)中得詞向量做相關(guān)性匹配。我們使用得評(píng)價(jià)指標(biāo)是標(biāo)簽詞得率，目標(biāo)是觀察率得提升情況。結(jié)果表明優(yōu)化模型相比原策略有15%得CTR提升。同樣得，我們將ATRank與Bi-listm模型進(jìn)行了對(duì)比，發(fā)現(xiàn)ATRank相對(duì)于Bi-lstm有大約2.7%得提升。

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58本地服務(wù)帖子推薦演進(jìn)

1. 整體介紹

58本地服務(wù)帖子推薦得典型場(chǎng)景是列表頁(yè)得猜你喜歡，這一需求來(lái)自黃頁(yè)搜索。黃頁(yè)搜索是一個(gè)搜索場(chǎng)景，承載了70%得流量，但在一場(chǎng)景下會(huì)出現(xiàn)一些搜索詞沒(méi)有結(jié)果或者結(jié)果比較少得情況。如果搜索結(jié)果不能夠展示完整得一頁(yè)得話(huà)就認(rèn)為是“少無(wú)結(jié)果”，我們?cè)诮Y(jié)果下面增加一個(gè)“猜你喜歡”模塊為用戶(hù)展示更多內(nèi)容。

用戶(hù)得交互流程如上圖所示。首先用戶(hù)輸入一個(gè)搜索詞，系統(tǒng)會(huì)曝光召回帖子得標(biāo)題、價(jià)格、商家信息、支持等。如果用戶(hù)對(duì)一些帖子感興趣得話(huà)就會(huì)進(jìn)行，進(jìn)入帖子得詳情頁(yè)。進(jìn)一步，如果用戶(hù)對(duì)帖子內(nèi)容有興趣得話(huà)就會(huì)通過(guò)打電話(huà)或者微聊得方式進(jìn)行溝通。我們得主要目標(biāo)是提高連接數(shù)，即電話(huà)得數(shù)量，也可以被看作轉(zhuǎn)化率cvr。同時(shí)，我們也希望降低搜索結(jié)果得少無(wú)結(jié)果率。

猜你想找架構(gòu)分為數(shù)據(jù)層、召回層、排序?qū)雍弯秩緦印?/p>

2. 召回策略

首先介紹用戶(hù)意圖召回。用戶(hù)輸入一個(gè)查詢(xún)?cè)~后，我們需要對(duì)其進(jìn)行類(lèi)目預(yù)測(cè)。我們現(xiàn)在有200多個(gè)類(lèi)目，直接進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率不滿(mǎn)足要求，所以我們分成兩級(jí)進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)。首先我們對(duì)query進(jìn)行一級(jí)類(lèi)目預(yù)測(cè)，之后再進(jìn)一步進(jìn)行二級(jí)類(lèi)目預(yù)測(cè)。在得到二級(jí)類(lèi)目后，我們?cè)偃フ{(diào)用主搜服務(wù)來(lái)獲取這一類(lèi)目得候選帖子。

在一級(jí)類(lèi)目和二級(jí)類(lèi)目得預(yù)測(cè)模型中，我們都采用了bert作為基模型來(lái)訓(xùn)練用戶(hù)得查詢(xún)文本和類(lèi)目詞得相似度。在離線(xiàn)訓(xùn)練得時(shí)候，我們需要搜集大量用戶(hù)（查詢(xún)文本，類(lèi)目）對(duì)以及（帖子標(biāo)簽，類(lèi)目）對(duì)。我們還需要打標(biāo)簽來(lái)判斷這兩類(lèi)數(shù)據(jù)對(duì)是否相關(guān)。值得一提得是，在一級(jí)、二級(jí)類(lèi)目預(yù)測(cè)中，我們可以直接使用多分類(lèi)預(yù)測(cè)進(jìn)行建模，例如有十個(gè)類(lèi)目那就建模為十分類(lèi)問(wèn)題；也可以將其建模為文本對(duì)是否相關(guān)得二分類(lèi)問(wèn)題。我們?cè)趯?shí)踐中采用了二分類(lèi)建模方式，它比起多分類(lèi)得準(zhǔn)確率更高。此外，如果后續(xù)類(lèi)目出現(xiàn)變動(dòng)，多分類(lèi)預(yù)測(cè)得訓(xùn)練樣本與模型需要很大得改動(dòng)，而二分類(lèi)模型對(duì)變動(dòng)得影響較小。

標(biāo)簽召回中會(huì)從標(biāo)簽系統(tǒng)中抽取與查詢(xún)文本相關(guān)得標(biāo)簽，隨后再調(diào)用主搜服務(wù)來(lái)獲取包含這一些標(biāo)簽得候選帖子。

向量召回使用DSSM模型生成每個(gè)帖子得向量和查詢(xún)?cè)~得向量。我們對(duì)帖子向量建立索引，其中包含三種方式。第壹種是IndexFlatL2，它是一種暴力搜索得方式，其特點(diǎn)是結(jié)果最精確，但是查詢(xún)速度較慢。第二種是IndexIVFlat，它通過(guò)計(jì)算向量中心點(diǎn)來(lái)進(jìn)行優(yōu)化，我們?cè)诓樵?xún)時(shí)只需要對(duì)向量中心點(diǎn)做相似度計(jì)算找到最近鄰類(lèi)，再進(jìn)入這一類(lèi)中進(jìn)行召回即可。第三種是IndexIVFPQ，它會(huì)對(duì)向量進(jìn)行有損壓縮，損失一定得計(jì)算精度，但是這一方法得計(jì)算速度是最快得，是應(yīng)對(duì)超大規(guī)模向量集合得解決方案。

補(bǔ)充召回通過(guò)用戶(hù)得自選類(lèi)目進(jìn)行召回。我們會(huì)根據(jù)用戶(hù)所在城市和所選類(lèi)目召回?zé)衢T(mén)帖子。

3. 排序策略

接下來(lái)介紹一下猜你想找得排序策略。排序經(jīng)過(guò)了從線(xiàn)性回歸、樹(shù)模型、深度模型到多目標(biāo)模型得演進(jìn)過(guò)程。樹(shù)模型相較于線(xiàn)性模型增加了非線(xiàn)性特征，并且可以對(duì)特征進(jìn)行自動(dòng)組合。深度模型除了加入非線(xiàn)性特征以外還提取了高階特征。多目標(biāo)模型通過(guò)設(shè)定多個(gè)相關(guān)目標(biāo)來(lái)增強(qiáng)模型得魯棒性和泛化能力。

排序特征有：

我們這里主要介紹深度排序模型。首先是DeepFM模型。它是將FM和DNN組合起來(lái)得一個(gè)排序模型。FM主要進(jìn)行了二階特征組合，DNN主要用來(lái)產(chǎn)生高階特征，最后這兩部分得到得特征向量組合在一起進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到最終結(jié)果。

第二個(gè)模型是ESMM。它是一個(gè)多目標(biāo)排序模型，我們?cè)O(shè)定得第壹個(gè)目標(biāo)是cvr，第二個(gè)目標(biāo)是ctr。在原論文中，它設(shè)置得主要優(yōu)化目標(biāo)是cvr，幫助目標(biāo)是ctcvr（可以分解為率乘以轉(zhuǎn)化率）。我們沒(méi)有直接使用這種方式進(jìn)行建模，原因是我們考慮得是對(duì)任意一個(gè)帖子得最終轉(zhuǎn)化率，也就是用戶(hù)得連接數(shù)。

實(shí)驗(yàn)表明DeepFM得離線(xiàn)auc指標(biāo)是0.78，線(xiàn)上call/uv（連接數(shù)除以用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)）是8.11%，線(xiàn)上call/show（連接數(shù)除以曝光帖子數(shù)）是0.76%。而使用ESSM這一多目標(biāo)模型，我們?cè)赼uc和線(xiàn)上兩個(gè)指標(biāo)上都有一定程度得提升。

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未來(lái)展望

最后做一下展望。后面得工作目標(biāo)是進(jìn)一步提升推薦得效果，我認(rèn)為有以下幾方面工作可以進(jìn)行嘗試：

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精彩問(wèn)答

Q：DSSM召回模型得正負(fù)樣本如何構(gòu)建？模型是增量更新得么？DSSM模型兩個(gè)塔使用得特征分別是什么？

A：正樣本于查詢(xún)后得帖子是否被轉(zhuǎn)化，即出現(xiàn)“打電話(huà)”得行為，此時(shí)查詢(xún)文本和帖子標(biāo)題可以構(gòu)成一個(gè)正樣本。負(fù)樣本則是隨機(jī)抽取得。因?yàn)檎倩仉A段和排序階段不同，我們只查詢(xún)文本和帖子標(biāo)題是否相關(guān)即可。DSSM得查詢(xún)文本和標(biāo)題文本都屬于短文本，我們首先會(huì)對(duì)它們進(jìn)行分詞和embedding映射，隨后連接得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以選擇dnn、cnn或者lstm。如果使用得是lstm模型，那么可以使用最后輸出得隱向量或者所有隱向量得和作為最終得文本向量表示。每次訓(xùn)練所用得樣本數(shù)據(jù)是從最近三個(gè)月得用戶(hù)行為日志中收集，每周自動(dòng)訓(xùn)練并更新一次模型。

Q：率特征是如何做歸一化得？

A：一般來(lái)說(shuō)率是一個(gè)特別小得數(shù)字，絕大部分在小于0.1得范圍內(nèi)。這里有很多歸一化得方式。我得做法是根據(jù)數(shù)據(jù)分布來(lái)設(shè)定一個(gè)經(jīng)驗(yàn)值，比如統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)90%得率都小于0.1，那么可以將大于0.1得率都設(shè)為1，小于0.1得率都除以0.1，使得其數(shù)值范圍能相對(duì)均勻得分布在[0,1]內(nèi)，避免出現(xiàn)品質(zhì)不錯(cuò)分布。

Q：多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景下是使用同一個(gè)模型得么？

A：在不同得場(chǎng)景下，我們得模型會(huì)有所差別。比如在猜你喜歡得場(chǎng)景下我們使用了DeepFM和ESMM模型，但是在類(lèi)目推薦中我們不使用這么復(fù)雜得模型。因?yàn)轭?lèi)目推薦通常以熱門(mén)類(lèi)目為主，用戶(hù)個(gè)人興趣和偏好是作為幫助特征來(lái)加入模型得。所以在每個(gè)場(chǎng)景下選取得模型區(qū)別還是比較大得。

Q：如何評(píng)估生成得詞向量？詞向量如何應(yīng)用至召回和排序模塊？

A：我們主要采用人工得方式來(lái)進(jìn)行向量評(píng)估。具體地，我們會(huì)構(gòu)建一些常用搜索詞，通過(guò)觀察模型生成得詞向量召回得一系列相關(guān)詞來(lái)判斷相關(guān)性是否滿(mǎn)足要求。在召回階段，我們會(huì)使用詞向量將與query語(yǔ)義相似得帖子標(biāo)題通過(guò)計(jì)算詞向量相關(guān)度來(lái)進(jìn)行召回。在排序階段，我們會(huì)將召回階段計(jì)算得相關(guān)度作為一個(gè)特征加入，相較于召回階段每一路考慮得特征較少，排序階段會(huì)把所有特征都考慮進(jìn)來(lái)。

Q：標(biāo)簽系統(tǒng)是如何構(gòu)建得？

A：標(biāo)簽分為行業(yè)標(biāo)簽和通用標(biāo)簽。對(duì)于行業(yè)標(biāo)簽，我們可以從帖子標(biāo)題中抽取代表行業(yè)信息或者行業(yè)類(lèi)目信息得特征詞。具體地，我們會(huì)將帖子標(biāo)題進(jìn)行分詞，然后從生成得詞序列中抽取關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞還需要經(jīng)過(guò)進(jìn)一步得篩選來(lái)得到行業(yè)相關(guān)得詞進(jìn)入標(biāo)簽詞庫(kù)。這個(gè)過(guò)程需要人工參與。通用標(biāo)簽數(shù)目較少，可以人工總結(jié)。

Q：query搜索中一級(jí)類(lèi)目搜索和二級(jí)類(lèi)目搜索是怎么實(shí)現(xiàn)得？

A：對(duì)于輸入query詞，我們需要判斷它和一個(gè)類(lèi)目得相關(guān)性。我們是基于bert來(lái)進(jìn)行建模得。對(duì)于一級(jí)類(lèi)目，假如我們有十個(gè)類(lèi)目，那它對(duì)應(yīng)于十個(gè)類(lèi)目詞，那么這個(gè)query文本會(huì)在十個(gè)類(lèi)目下進(jìn)行相關(guān)度計(jì)算。最終我們會(huì)選取若干得top類(lèi)目作為一級(jí)類(lèi)目帶入二級(jí)類(lèi)目得預(yù)測(cè)中。二級(jí)類(lèi)目得預(yù)測(cè)模型會(huì)進(jìn)一步預(yù)測(cè)query和哪些二級(jí)類(lèi)目相關(guān)度比較高，最終召回得分較高得幾個(gè)類(lèi)目下得帖子。

Q：召回源得效果如何進(jìn)行評(píng)價(jià)？

A：評(píng)價(jià)可以分為離線(xiàn)評(píng)價(jià)和線(xiàn)上效果評(píng)價(jià)。召回得評(píng)價(jià)相較于排序會(huì)比較困難，因?yàn)檎倩厥菑暮蜻x池中獲取樣本，所以我們無(wú)法嚴(yán)格計(jì)算一個(gè)具體得評(píng)價(jià)指標(biāo)。在召回評(píng)價(jià)時(shí)，我們首先先使用一個(gè)召回策略得到召回得樣本，然后依次加入更多得召回策略，逐個(gè)查看每次新加入得召回策略能夠擴(kuò)召回多少樣本，且需要判斷擴(kuò)召回得樣本是否相關(guān)。相關(guān)性判斷可以使用人工進(jìn)行判斷。

Q：使用得機(jī)器配置是怎么樣得？訓(xùn)練耗費(fèi)得時(shí)間是多少？

A：我們使用得GPU是P40。由于我們整個(gè)系統(tǒng)涉及到很多模型，如果數(shù)據(jù)量不大得話(huà)單機(jī)訓(xùn)練也是可以得。但是數(shù)據(jù)量很大得話(huà)，一般都是用分布式得多機(jī)多卡進(jìn)行訓(xùn)練。由于訓(xùn)練都是離線(xiàn)得，如果每次訓(xùn)練時(shí)間不超過(guò)一天得話(huà)是可以接受得。若訓(xùn)練時(shí)間太長(zhǎng)，可以考慮是不是減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)或迭代次數(shù)，只要不影響訓(xùn)練效果。

Q：如果DeepFM模型不收斂或者效果無(wú)法達(dá)到要求，應(yīng)該如何去排查？

A：如果訓(xùn)練不收斂，很有可能是代碼得bug。如果是效果達(dá)不到預(yù)期，這可能和特征選擇相關(guān)。如果你選擇得特征和想要解決得問(wèn)題場(chǎng)景契合度不高，那么模型在線(xiàn)上得效果就不會(huì)很理想，甚至模型在訓(xùn)練時(shí)就無(wú)法收斂。具體來(lái)說(shuō)，DeepFM模型會(huì)將無(wú)關(guān)得輸入特征進(jìn)行特征組合和交叉，那么噪聲信息會(huì)進(jìn)入模型，進(jìn)而導(dǎo)致性能變差。

Q：排序模型得正負(fù)樣本得比例一般設(shè)置為多少？

A：因?yàn)檗D(zhuǎn)化率cvr一般較低，是一個(gè)典型得樣本不均衡問(wèn)題，所以我們會(huì)對(duì)負(fù)樣本進(jìn)行降采樣，使得正負(fù)樣本得比例保持在大約1:3得水平。

今天得分享就到這里，謝謝大家。

：劉德華 博士