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一个推荐系统,实现完整的设计-在百度搜索关键词推荐案例

时间:2015-09-24 12:30:38      阅读:328      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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在之前一篇博文中, 有同学在评论中问了个问题: 怎样解决因式分解带来的推荐冷门。热门关键词的问题。 在回答这个问题的时候, 想到了近几年在做搜索推荐系统的过程中, 学术界和工业界的一些差别。 正好近期正在做技术规划, 于是写偏文章说下工业界完整推荐系统的设计。结论是: 没有某种算法可以全然解决这个问题, 多重算法+交互设计, 才干解决特定场景的需求。

下文也对之前的一些博文进行梳理。构成一个完整工业界推荐系统所具有的方方面面(主要以百度关键词搜索推荐系统为例)

完整的推荐系统肯定不会仅仅用一种推荐算法

在学术界。 一般说到推荐引擎, 我们都是环绕着某一种单独的算法的效果优化进行的, 比如按内容推荐, 协同过滤(包含item-based, user-based, SVD分解等),上下文推荐。Constraint-based推荐。图关系挖掘等。

非常多比較牛的单个算法。 就能在某个指标上取得较好效果。 比如MAE。RMSE。。。只是有自己的长处。 每种算法也有自己的缺点。 比如按内容推荐主要推荐和用户历史结果相似的item,一般的item-basedeasy推荐热门item(被很多其它人投票过)。。。。   所以在工业界。比如各互联网公司, 都会使用多种算法进行互相配合, 取长补短, 配合产品提升效果。

并且在完整的推荐系统中,不仅有传统的Rating推荐。 还须要辅以许多的挖掘, Ranking来达到预期效果

推荐系统3大件:User Profile、基础挖掘推荐、Ranking

在实践中, 一个完整的推荐系统会主要由3部分组成:

  1. User Profile
  2. 基础推荐挖掘算法
  3. Ranking

此处之所以将Ranking单独列出来,是由于其在推荐任务中过于重要。直接决定了推荐的效果。

下面为整个推荐的数据流: 技术分享

User Profile

A user profile is a representation of information about an individual user that is essential for the (intelligent) application we are considering user profile主要是用户(注冊)信息,以及对用户反馈的信息进行处理,聚合,用于描写叙述用户的特征。 是兴许推荐和排序的基石。 普通情况下。user profile会包括下面详细内容:

  1. 用户兴趣数据
  2. 用户的基础注冊信息,背景信息:比如用户出生地,年龄,性别,星座,职业等。这些信息一般从用户注冊信息中获取。比如高德,百度地图注冊用户,淘宝注冊用户等
  3. 用户行为反馈:包含显示的反馈(explicit)和隐藏(implicit)的反馈,显示的反馈包含用户的评分,点赞等操作。百度关键词搜索推荐工具上的点赞(正向显示反馈)和垃圾桶(负向显示反馈),淘宝上的评分;隐式反馈包含用户的浏览行为,比如在百度关键词搜索推荐上搜过那些词,淘宝上点击了那些页面,在高德上点击了那些POI等
  4. 用户交互偏好比如用户喜欢使用哪些入口,喜欢哪些操作,以及从这些操作中分析出来的偏好,比方在高德地图上依据用户行为反馈分析出来的用户对美食的偏好:更喜欢火锅,粤菜,还是快餐
  5. 用户上下文信息:这些信息有些是分析出来的,比如在LBS中分析出来的用户的家在哪儿,公司在哪儿,常常活动的商圈,常常使用的路线等

user profile常常是一份维护好的数据。在使用的时候,会直接使用该数据,或是将该数据存储在KV系统中。供Online系统实时使用。 在搜索或是推荐的场景下,每次请求一般仅仅会涉及到一次user profile的KV请求,所以online使用的时候。基本的实现困难是存储。以及高速KV的高速响应。

基础挖掘推荐算法

基础挖掘推荐算法, 主要使用传统推荐算法, 结合分析的item profile和user profile, 建立user和item的关系,此时并不会过多考虑其它因素。比如是否冷门/热门,最基本的就是建立user和item的关系。 在各种论文中狭义的推荐。主要就是指该部分内容。 主要环绕着Rating,以及Top N进行该处的Top N(更像是直接Rating值最高的Top N) 传统的推荐算法研究主要围着这块工作进行。如今已经有非常多比較成熟的算法。这些算法相关的研究可參见博文:《推荐系统经典论文文献及资料》;当中也能找到业界较多成功推荐系统的实践分享 主要包括下面几类:

  1. Content Based推荐: 按内容推荐,基本的工作是user profile, item profile的提取和维护,然后研究各种相似度度量方法(详细相似度度量參见博文:《推荐系统中的相似度度量》)
  2. 协同过滤:相当于应用了用户的行为进行推荐(差别于Content based算法)。比較经典的算法包含传统的item-based/user-based算法(參见博文:《协同过滤中item-based与user-based选择依据》,《collaborative-filtering依据近邻推荐时须要考虑的3要素》)。SVD,SVD++(详细原理及源代码參见博文:《SVD因式分解实现协同过滤-及源代码实现》)
  3. 上下文相关推荐:和传统推荐相比, 考虑很多其它上下文因素。LBS。 移动场景下使用比較多(详细參见博文:《context-aware-recommendation》)
  4. 基于图的关系挖掘推荐:主要是利用图论原理,依据item,user之间的数据,反馈关联关系。挖掘更深层次的关系进行推荐。该类方法一般效果都不错,当然资源要求也较高。

    详细參见博文:《级联二步图关系挖掘关键词推荐系统》,《频繁二项集合的hadoop实现》《itemrankrandom-walk-based-scoring-algorithm-for-recommener-system

  5. Constrainted-based推荐:依据限制性条件进行演绎推荐

在实际应用时。我们常常使用按内容推荐,item-based寻找从感知的角度比較靠谱的结果。使用SVD,SVD++。图关系寻找更深层次的联系结果。

同一时候在推荐时,会结合非常多因素来进行综合排序,比如关键词, 或是LBS中POI的热度等。详细可參见下文ranking部分。

算法效果衡量

以上这些算法。 我们在离线的时候。使用Cross-Validation方式,就能够分析出其效果。并且离线分析的时候,代价比較小,比較easy操作。当然,对于不同的问题会使用相应的指标进行衡量。 对于预測Rating准确性主要是用RMSE,或是MAE;详细可參见博文:《关键词搜索推荐系统中的推荐准确性度量》 假设是排序。 则很多其它使用NDCG,MAP,  MRR等指标。详细可參见博文:《使用ndcg评估关键词推荐系统的相关性》 在详细应用场景中。对于特定推荐问题,会涉及到选用哪种算法的问题。推荐不像CTR预估这种问题,目标比較单一,常常我们须要考虑多个指标,并且这些指标可能此消彼长。须要做权衡。比如须要考虑算法的准确性(accuracy),同一时候也须要考虑算法的覆盖(coverage)。置信度(confidence),新奇度(novelty)和惊喜度(Serendipity)。同一时候还须要考虑推荐为系统带来的收益和效用(utility)。 这些指标常常须要权衡,并且常常提升某一个的时候会导致其他下降,所以有时候存在一定的主观性:我们究竟看中哪一个指标?  并且这个问题可能随着系统,平台所处的阶段而不同。 比如在建立口碑的时候,我们可能不太关注coverage,而更关注accuracy,由于要让用户建立一种:该系统非常准的认知;假设在系统已经比較成熟了,此时可能须要考虑novelty, serendipity的同一时候,还须要考虑utility:该推荐能为系统带来什么收益。比如对百度的变现有多大收益? 对淘宝的销售有多少收益等 详细这些指标的选择可參见博文:《选择推荐算法时须要考虑得因素

Ranking,此部分是成熟的搜索,推荐系统具有的核心逻辑

比較简单的实现方法, 是直接对各种特征拍阈值进行线性加权,比較成熟的系统通常会使用机器学习的方式和综合个维特征, 学习出模型后进行排序, 比如使用Learning to rank技术。 该部分须要考虑的因素较多较为复杂。 和传统的推荐相比, 此处单独将Ranking拿出来。 基础推荐挖掘, 和传统的推荐部分比較类似,主要结合user profile, 挖掘哪些item适合推给哪些user。

但仅依据这些挖掘就直接进行推荐是不够的。 真实online推荐场景中, 须要考虑很多其它其它因素。 比如:相关性,推荐的上下文,CTR预估,以及商业业务规则。

  1. 相关性: item与用户的相关性,这是大多数搜索和推荐任务的基石。比如在搜索中判定一个query和一个document的相关性,或是一个query 和 还有一个query的相关性,或是在特征比較多的情况下。 一个user 和一个item 记录的相关性;实现方式能够非常easy,比如传统的相似度度量方式(參见博文:《推荐系统中的相似度度量》),对于文本,业界使用简单的TF*IDF,或是BM25。 只是非常多时候我们须要添加很多其它维度特征,包含推荐item本身的重要性,比如IDF,Pagerank(详细參见博文:《pagerank的经济学效用解释》)。同一时候使用模型来提升相关性推断的准确性。

    使用模型的方式会更加复杂,但效果提升也非常明显。详细可參见博文:《集成树类模型及其在搜索推荐系统中的应用》。《分类模型在关键词推荐系统中的应用》,《adaboost

  2. 推荐的上下文:比如推荐产品的入口。交互方式。 不同的入口,甚至同一入口的不同交互方式。 推荐的结果有可能都须要不一样; 在LBS生活服务中, 请求发生的时间, 地点也是推荐须要重点考虑的上下文因素。比如饭点对餐饮item的提权。 异地情况下对酒店等结果的加权等
  3. CTR预估:成熟的商业系统都会使用模型来完毕CTR预估,或是转化预估
  4. 以及商业业务规则:比如黑白名单,或者强制调权。

    比如在百度关键词搜索推荐中。某些有比較高变现潜力的词。 就应该加权往前排; 比方在高德LBS服务中,有些海底捞的店点评评分较低。 但我们也应该往前排;或是在搜索引擎中。搜国家领导人的名字。 有些最相关的结果可能由于法律因素是须要屏蔽的

算法评估

非常直接,离线调研的时候看就看算法的评估指标,參见博文:《关键词搜索推荐系统中的推荐准确性度量》。《使用ndcg评估关键词推荐系统的相关性》 上线的时候,进行圈用户(圈定某两个user集合作为实验/对比用户组)实验, 或者圈请求实验(比如随机圈定5%流量进行实验),之后依据系统效果监控中的指标值推断实验效果。

下面为一个典型的效果监控截图: 实验假设证明成功,达到预期效果。一般之后推广到全流量;反之,假设实验未达到预期效果,则须要分析什么地方有问题。怎样改进,之后继续调整算法继续实验。

当实验较多时。还会涉及较多project问题,比如分层实验框架等。

系统效果监控

对于整个系统,须要建立晚上的效果监控平台进行效果的实时监控,以便发现用户的行为模型,系统的不足,分析兴许的发力点等。

一般这种监控平台会使用Dashboard来完毕,主要的框架是前段UI + 后端数据库。非常多时候,离线统计策略在hadoop上处理统计日志计算指标,并将计算出来的指标存入数据库。前端UI訪问数据库。拉出指定时间段内某些指标的值,并进行简单分析。 详细的监控指标,及指标体系的建立。可參见博文:《搜索引擎变现策略指标体系

交互设计

完整的产品包含便捷的交互和背后牛叉的算法。非常多时候,要提升推荐的效果,须要算法和交互配合,才干达到理想的效果: 交互须要有健壮的算法产出结果;而算法也须要有配套的交互,才干达到预期效果。否则再牛叉的算法,对结果的影响也可能没那么明显。

一些交互的样例參见博文:

关键词推荐工具中的用户引导机制之中的一个:总述

关键词推荐工具中的用户引导机制之二:suggestion架构

关键词推荐工具中的用户引导机制之三:相关搜索query技术

关键词推荐工具中的用户引导机制之四:种子query推荐

 

说了那么多,中心就是想说明, 一个完整的推荐系统。远远不止是一两个rating算法可以覆盖的。并且此处还未涉及project部分。

 

很多其它内容,也可以直接访问: http://semocean.com


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一个推荐系统,实现完整的设计-在百度搜索关键词推荐案例

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