【技术分享】京东电商广告和推荐的机器学习系统实践

讲师简介

▲包勇军

　　2014年4月加入京东数字营销业务部，参与组建并带领模型团队，自主研发出京东大规模机器学习平台，同时还负责京东电商广告深度学习算法应用和优化的工作。

　　正文

　　大家好，我是来自京东的包勇军，我今天分享的主题是《京东电商广告和推荐的机器学习系统实践》，介绍下我们部门在广告和推荐系统中应用机器学习算法的实践经验，包括浅层模型和深度学习算法的应用，正好也涵盖了我们这两年的工作。大纲如下：

　　介绍具体工作之前，先跟大家简单介绍一下我们部门的业务背景。我们是京东数据营销业务部，主要负责京东的广告、推荐以及站外引流。包括有京东主站PC端和移动端流量，站外ADX流量以及SEM流量。这些流量接入到我们的系统之后，经过商品和广告召回，再进行排序，基本所有的推荐系统或广告系统都是这样一个流程。

　　在这里需要解释下，今天讲的机器学习主要应用在排序阶段，主要内容就是机器学习在我们的排序算法中的应用实践。

　　我们系统的特点主要有两个，一是实时在线，二是广告和推荐的混合系统。这个系统不止是广告系统，也不止是推荐系统，而是两者的混合。它对外暴露有实时在线服务接口，目前处理的日请求达到200亿次。接下来我们先看看浅层模型时代的工作。

　　首先讲讲浅层模型时代机器学习系统的核心问题。

　　我总结下来核心问题总共有五个，分别是模型算法，日志流、训练系统、特征系统跟评估。浅层模型算法这块，相对来说研究的比较透彻，比较固定，我们的分享主要集中在实现层面。算法一般用的比较多的就是lr，因为广告和推荐系统的应用场景就是大规模稀疏性特征建模，所以lr比较适合。

　　由于浅层算法变化较少，所以算法的主要优化都集中在特征上。可能平时看到的以LR为主要算法的机器学习团队里，大部分人都在做人工的特征挖掘。算法层面，还有一些研究在自动学习组合特征的算法，比如Fm/ffm,gbdt+lr等，我们用的是FM。

　　FM的好处就是，可以通过因式分解减少数据稀疏性，从而有效学习特征组合。原来的模型特征组合可能是N方的规模。N个特征，N乘N就是N的平方，通过因式分解可以把每个特征表示成向量，特征组合通过特征向量的点积来完成，整个模型大小就变成了N×K，K是向量大小，但平时使用时要注意资源消耗问题，假如K是8，这个模型可能会膨胀8倍，所以不能单纯追求效果，要综合平衡收益和资源。

　　前面讲到浅层模型的主要优化方向是特征，那特征系统的主要问题是什么呢?最主要的经常遇到的就是线上线下特征一致性问题。这就是说，离线试验模型拿到的样本跟线上预估模型特征有很大diff。根据我们之前的经验，修复这个bug，速度涨了10%，京东广告部门的点击率也有了大幅度提升，所以说在业务指标上能带来数量级的提升。

　　浅层模型时代的特征系统架构演化，通常来说，第一版的业务模块已经逐渐成熟，已经进入机器学习优化阶段。因为机器学习算法都是离线的，很自然的就会开发一个离线特征抽取模块，可以看到一个很明显的diff，也就是说离线跟在线是不同的代码，样本之间有很大不同。

　　为了解决这个问题，我们可能会设计一个通用的library，线上线下同一份代码，虽然解决了代码不一致，但实际上问题并没有真正解决，离线拿到的训练数据是落下来的日志，这个日志和在线数据源实际是不同的，在线是从数据库或词典，经过一些复杂的业务逻辑处理，最终落下来的，两者之间实际上处理过程是不同的，所以线上跟线下数据源还是有很大不同的。

　　我们最终的解决方案是，把线上处理完的特征直接落下来给离线训练使用，彻底保证一致性。

　　这三种方案介绍完之后，各自的优缺点是什么呢?第一版是初级阶段的选择，不展开。其实，第二版方案之所以会存在，是因为第二版的开发迭代效率很高。因为策略调研都是是离线研究人员驱动，先有离线代码后有在线代码，特征优化可以回溯历史数据，周期短。至于第三种方案，加一个特征获取训练数据需要上线到生成环境，可能一个累计一个月的时间，才能把数据补充完整，然后进行训练模型，时间成本会很高。尽管有这样的问题，但从我们历史上踩过的很多坑来看，我们还是建议采用第三种方案。用在线代码推动特征升级，对开发能力可能有一定要求，虽然牺牲了一些开发效率，但最终能够保证策略效果。

　　接下来，我们讲一下浅层模型时代的效果评估，评估大家经常遇到的问题就是评估结论不可信。比如，某一天，算法工程师说，我这个算法升级离线评估涨了很多，于是开始花费大量人力推动工程化上线的工作，但上线之后，确发现业务指标并没有涨，回头再看，发现离线的评估数据有问题，或者是评估工具出了问题。所以，我们最终提出的方案是用在线系统评估离线指标，解决线上实现和线下评估脱节的问题，一般来说，大部分团队可能对评估这块的规范化不是很重视，经常是一些离线的工具互相拷贝。

　　我们的方案叫在线旁路评估系统，第一将在线predictor服务直接作为离线inference工具，第二将在线日志流作为离线评估数据。离线测试模型接入在线predictor集群，经过各指标的计算，做一个报表呈现。引入该系统之后的架构图如下所示：

　　红线标注的地方可以看到，评估和在线应用服务都共用一个集群，precitor集群，在这之中我们加了proxy作为服务的接入接口，这个方案的收益如下所示：

　　最大的收益就是结论可比可信了，整个迭代效率得到了很大提升，避免了数据diff跟工具bug的干扰。所以，如果某个算法工程师说，现在他的算法效果很好，我们就可以把这个他的离线模型推到我们的评估平台上，我们可以自动给出所有评估指标，AUC或预估分布一目了然，然后跟基线做对比，好坏就很清楚了。这个旁路评估还解决了大家平时可能不太注意，经常会犯的问题，就是在线实时服务模型中的评估穿越问题。

　　我跟大家解释一下穿越问题，一般的模型评估大家通常是把数据拆分，比如分成10份，8份拿来做训练，一份做validation，另一份拿来做测试。然后我再看一下训练模型的测试效果，如果效果好，我认为泛化效果好，但在实时服务模型中，这种评估是有问题的，大家可以看下面的两张图：

　　第一张图是穿越方式，第二张图是不穿越的方式。大家可以看到在时间维度上，不穿越是指在时间维度上，把训练数据跟评估数据完全切割开，原因是在线实时服务模型中，数据变化非常快，所以泛化性要求会更高。比如广告中的新广告，或者推荐中的新兴趣点，实际上是拿截止昨天的所有历史数据训练模型来预估今天的新数据，相当于拿历史数据预估新数据。假如是这种穿越的评估方式，实际上是拿历史数据预估历史数据。所以在线实时服务模型对泛化性要求更高，如果用穿越的方式评估，往往得到的数据会非常不靠谱，就会导致离线效果不错，上线之后效果很不好，这就是穿越问题。

　　讲完了评估，来看训练系统，这部分的相关论文比较多。总结一下，浅层模型训练系统的核心问题就是，大数据的效率问题。那这个问题怎么解决，我总结了如下几个方案：分别是采样，分布式训练，增量算法，Online learning算法。我们用的训练系统是VW，VW是微软的一个研发人员开源的分布式训练平台，我们对此进行了升级定制。另外业界目前研究比较多的是Online learning，它的好处在于时效性比较好，因为原来的假设实际上分布是静态的，Online learning的假设分布实际上是变化的，因为它是Online的方式，所以相当于state track。我们也在某些产品上线了nline learning算法。那问题是什么呢?问题是增加了系统复杂度，需要增加了实时计算系统，另外更新频繁，从架构层面来说，增加了和其他数据流系统的耦合。所以经常遇到的问题就是，某一天业务指标大跌，其他部门可能会找过来说，你这个模型的更新时间点是什么，你就会被动的卷入到这种很琐碎的查问题的事情中。而且，特征跟算法升级非常麻烦，原因是Online learning模型一直在更新，一旦特征算法升级之后，这种模型结构就会完全变掉，就要重新训练这个模型。

　　再讲讲多目标优化，刚才提到的这个系统实际上是广告和推荐的混合系统。在2014年，我们主要的优化方向是广告收入，就是eCpm=pCtr*bid，pCtr是通过机器学习进行点击率预估，到2015年我们的目标就变了。

　　我们的目标变成了广告收入加GMV，除了挣钱以外，我们很重视用户体验，也重视对公司贡献的整体价值。所以RankingFunction就变成了pCtr1*(a*pValue+b*pGmv)，这个方案变成了三个模型，系统变得复杂了。多模型方案的问题实际上就是，分目标优化，策略升级不同步。比如pCtr优化以后，评估下来涨了1%，但由于模型跟模型之间不同步，所以上线之后，跟PValue和PGmv一结合，因为另外两个没有优化，所以线上收益可能就变成了千分之一，导致效果非常不显著。

　　另一个问题就是点击后的数据，实际上非常稀疏，所以Gmv预估非常不准。我们采用的One model方案实际上就是多目标优化。

　　收入跟GMV一起建模放在一个模型里，这样整体架构会非常简单。保证策略同步，优化一个模型，可以一并优化其他模型。另外，训练数据会更充分，不但有一跳的标志，还有二跳的标志，有点击有GMV标注，该算法是Pairwise和Pointwise算法的结合，就是Combine regression and rank。可以看一下Loss， Rank Loss保证了不同label的序关系，在rare events场景里，还能提升regression的效果。Regression Loss拟合绝对值，保持分布稳定，用于广告的二价计费。自上线之后，点击跟GMV就得到了大幅度的提升，而且整体架构非常简单。

　　浅层模型时代讲的偏多的是系统实现的工作，虽然是浅层模型，但实际上在深度学习阶段，工具还是继续复用的。从浅层模型过渡到深度学习，大家肯定有过这样的思考，为什么引入深度学习?

　　首先LR是线性模型，但它怎么做非线性建模呢?我们会通过加特征，或者各种特征组合的方式来做。通过增加模型维度，把低维线性不可分问题变为高维可分。一些特征组合比如FM或GBDT+LR，实际上是一个深度为2或深度为3的模型。而我们都知道，在大数据的背景下，DNN实际上是一个更通用的算法，它的工具和研究也会更多。

　　第二个原因是原来的算法优化更多的是手工方式，主要依赖于人工堆特征。深度学习实际上是通过算法方式来做，把人工特征工程变成了Feature Learning的过程，算法优化也由人工驱动变成了数据和算法驱动。这就是引入深度学习两个最大的收益，那么在推荐系统或者广告系统中引入深度学习面临的问题是什么?

　　第一个就是现有算法如何平滑过渡，我们做了一年多的工作，怎么把之前的特征和效果平滑的过渡过来，离散特征如何建模，其实做推荐的应该都知道，像这种特征是离散的值，并且规模大到billion级别，DNN算法实际稠密的矩阵预算，向量的大小是有限的，把亿级别的向量纳入其中进行训练，工程实现是一个很难的问题。我们用到的稀疏连续离散特征的建模方法，有如下两种：

　　一是离散特征数值化方法，把特征的离散值映射到连续型的数值空间，这其中有两种方法，一是Embedding方法，相关文章比较多大家可以搜一下，另外一个是稀疏样本转稠密向量表示，还有一个方法是CNN方法，就是把文本转为图像，通过CNN的方法来进行学习。

　　文本转图像的方式就是把样本的文本当图像处理，比如1-of-n encoding方案，就是把文本的one hot表示矩阵当做图来处理，或者第二个方案embedding的方式，把文本word的embedding向量组成矩阵，可以看一下第二个图，每个单词都表示成向量，这个向量可能是通过其他方式渠道来的也可以是随机初始化的，经过卷积，再进行pooling等步骤，就是CNN的文本转图像的方法。

　　CNN方法的效果还是比较明显的，离线评估指标有明显的提升，但问题是，在线开销非常大，评估下来大概对比浅层模型有10倍的机器开销。在线需要做大量的优化，整体的性价比会非常低。

　　看图，训练样本label 之后，有四个特征，C1是特征类，V1是特征取值，C1比如说用户的地域，V1就是具体的城市，比如北京或者上海。这个向量化之后是一个巨大的稀疏向量。稀疏样本转稠密表示的方法思路是，每一个特征类作为稠密向量的一维，然后把特征类的特征取值映射到连续值。特征取值可以是后验点击率，或者直接用之前LR预先训练的特征权重，

　　总结一下，用LR模型作为特征连续值的方法，我们叫LR to DNN的方法，步骤是把LR样本先训练得到LR模型，把LR样本用LR model转换，把原来离散的向量变成连续值，得到连续的稠密向量，DNN就能够处理了，把DNN样本进行训练，得到DNN model。这个方法的效果如何呢?

　　效果对比之前浅层的FM模型，AUC涨了2%。问题就是权重非常不稳定，因为第一层的输入来源是LR model，实际上跟DNN model是分开训练的，所以LR跟DNN之间的权重关系会非常不稳定，LR一波动，DNN层的效果就会跟着波动。另一个问题是，当我做进一步优化时，比如加特征，基本上是不可能的，原因就是在LR层加一个特征，要先验证LR模型的效果，上线落日志，落日志之后再训练DNN model，整个周期会非常长，为了解决LR和DNN分开训练的问题，我们用了一个新算法：

　　DenseDNN with LR embedding，把LR和DNN合并到同一个网络里进行训练。大家看如上的示意图，第一层还是LR样本，就是0/1表示的巨大向量，经过embedding的过程，把离散值映射成连续值，经过全连接然后到目标，训练时这个梯度还会反向传播到embedding，LR和DNN的参数会同步更新。

　　该方法的问题在于第二步跟第三步之间实际上是全连接，所以输入的向量大小实际上不能太大，只能到million级别。假如是1000万到100维的全连接，整个空间可以达到10亿的参数规模，这个训练基本是不可行的。

　　我们提出了进一步优化思路，叫SparseDNN with LR embedding，具体做法就是在embedding后追加pooling，仔细看这个图跟前面一张图很接近，唯一的区别就是增加了pooling层。pooling实际上是很快的，我们基于pooling的思想把相同类别的特征合并，到这层后，10亿可能就降了几百维的规模。 这个算法，实际上跟前面的LR to DNN算法是完全兼容的， LR to DNN的LR层实际上是特征值的累加操作。SparseDNN整个算法包括LR层，在一个网络里训练，并且支持的参数规模更大了，可以达到billion的级别，解决了稀疏性特征的问题。

　　对比Lr to Dnn，SparseDNN AUC累计提升2%到3%，而且无权重波动，系统稳定;Training together，无各种穿越问题;此外，One model统一结构，系统简单，更易继续优化扩展，离散特征和连续特征都能接入到一个网络中，我们还纳入了图像的embedding，行为的embedding接入。

　　我们研究了很多开源的框架，包括caffe，torch，petuum，DMTK，tensorflow等等，之所以不使用开源框架，是因为开源框架针对我们的应用存在一些问题，我们有10亿的稀疏特征，150亿样本，网络通讯完全支撑不住;多机支持上，GPU不能解决IO负载大的问题，另外，开源系统都是针对图像和语音领域，参数规模小，普遍采用的AllReduce方案，模型全量同步，每次模型分发都对所有结点进行分发，所以一下子就被打满了，通讯开销非常大。还有，对稀疏性支持，大规模稀疏矩阵运算也不能很好的支持。

　　所以，我们基于开源框架，自研了分布式训练系统，Theano+ParameterServer架构，尽量复用现有的开源框架，我们深度定制了Theano以支持大规模稀疏矩阵运算，ParameterServer作为参数交换机制。在系统性能方面，10亿稀疏特征，5层神经网络，150亿样本，4小时就可以完成训练。最后的系统，就是这样的效果。

　　今天的分享到此结束，谢谢大家!