KDD2020|淘宝推荐中的特权特征蒸馏算法PFD
Privileged Features Distillation at Taobao Recommendations
Chen Xu, Quan Li, Junfeng Ge, Jinyang Gao, Xiaoyong Yang, Changhua Pei, Fei Sun, Jian Wu, Hanxiao Sun, and Wenwu Ou
Alibaba Group
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3394486.3403309
特征在电商推荐预测中的作用非常重要。为了保证离线训练和线上服务的一致性，通常利用离在线都可以获取到的相同的特征。但是，这种一致性忽略了一些判别性特征。比如，预估转化率，即用户点击某个商品的前提下，该用户购买该商品的可能性时，商品详情页的停留时长特征比较重要。
但是，线上排序时，转化率预估需要在点击发生之前产出。因此，线上服务时，无法获取这种事后特征。作者们将判别性特征，但是只有训练的时候可以获取的特征定义为特权特征。
受蒸馏技巧的启发，这种技巧可以缩小训练和线上推理的差距，这篇文章提出特权特征蒸馏，PFD。这种方法训练两个模型，即学生模型跟原始模型一致，老师模型会额外利用特权特征。从更加精准的老师模型蒸馏得到的知识迁移到学生模型中，这有助于提升预测精度。线上推理时，只提取学生模型，这种模型不依赖特权特征。
作者们在两个淘宝推荐中的基础预测任务进行了实验，即粗排点击率预估以及精排中的转化率预估。通过将交互特征进行蒸馏，针对点击率预估，蒸馏特征是线上服务无法获取的特征，针对转化率预估，蒸馏特征是事后特征，作者们相对基础版本取得了显著提升的效果。
线上ab实验中，点击率指标提升了5%，转化率指标提升了2.3%。另外，通过解决训练PFD中的若干问题，其训练速度跟没有蒸馏的基础版本基本相当。
模型蒸馏跟作者们所提模型的区别图示如下
这篇文章的贡献包含以下几点
淘宝推荐流程概览如下
模型训练及线上服务流程图示如下
所谓特权特征，图示如下
算法伪代码如下
粗排和精排特征及网络结构图示如下
参数设置如下
点击率预估数据集信息统计如下
粗排任务中，几种方法的效果对比如下
精排中转化率预估数据集信息统计如下
精排转化率预估几种方法的效果对比如下
超参数lambda对模型效果影响如下
不同的训练方式，效果对比如下
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