推荐系统｜多目标建模｜多目标优化｜跨域多目标算法演进

目录

多目标建模总结

推荐系统——多目标优化  

网易严选跨域多目标算法演进

背景介绍

多目标建模及优化

1.样本与特征

2. 模型结构迭代

3. 位置偏差与 Debias

4. 多目标 Loss 优化

 5. 跨域多目标建模

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多目标建模总结

http://t.csdn.cn/H514i

常见的指标有点击率CTR、转化率CVR、GMV、浏览深度和品类丰富度等。

多目标建模的常用方法：

-多模型的融合

-多任务学习

        底层共享表示的优化

        任务序列依赖关系建模

多目标建模已经成为当前推荐系统中的标配，在多目标建模过程中，需要考虑多个目标之间的相互关系，以选择合适的多目标建模方法，同时，在多目标的损失函数的设计上，也存在很多的优化方案，需要根据具体的应用场景选择合适的损失函数，以达到对具体任务的优化。

推荐系统——多目标优化  

 http://t.csdn.cn/JNdFF

网易严选跨域多目标算法演进

全文目录：

• 背景介绍

• 多目标建模及演进

• 长期价值探索

• 多场景建模的实践

        其中 Part2 围绕严选业务，介绍如何多目标建模，以及进一步演进至跨域多目标建模的具体做法；Part3 主要分享在推荐业务中长期价值的探索；Part4 则集中在多场景建模，并结合某业务场景的实践进行细粒度讲解。

01

背景介绍

        推荐系统的总体流程可以分成四块，主要是召回、粗排、精排、重排。其中精排会承载很多业务模块的业务指标，在不同业务模块，关注的业务指标有所不同。对于某一些业务指标，存在转化数据比较稀疏，以及冷启动的问题。另外，我们在与业务方的交流中发现，他们关注的一些业务指标与算法目标不直接相关，需要我们去做一些长期价值的探索。

        严选精排算法演进过程，开始是基于深度学习的 CTR 单目标建模，然后在此基础上增加了基于用户行为序列进行建模，接着衍生到多目标建模，最后是跨域多目标建模。

 02

多目标建模及优化

1.样本与特征

        近年来，多目标建模是业界排序建模的主流方式，而业务数据和特征工程决定了模型的上限。

        在多目标建模中，我们选取用户的点击与转化行为为正样本，根据 Skip-Above 原则，选取曝光未点击的样本作为负样本。此外，在样本构造中还会注意以下几个优化点：

•  头部的热门商品可能存在过曝光，需要对这种 Top 流量的商品做降采样。

•  短时间之内会存在同一商品的多次曝光，需要在时间窗口对样本进行聚合，保留点击样本、剔除曝光未点击样本。

•  虚假曝光，第一种是用户在刷 Feed 流浏览时，快速滑跃或无意识的快速浏览时的曝光；第二种是由于页面布局的影响，导致卡片头部一定比例在页面加载时默认曝光。这两种曝光实际上并没有对用户产生心智影响，因此，需要定制规则去噪。

•  假正样本，主要包含用户的误点以及点进去之后快速回退的操作，用户并没有对商品产生兴趣，这类正样本也需要特殊处理。 

        特征工程方面，我们将其分为四类：数值特征、类别特征、序列特征和 Embedding。各类特征处理方式如下：

•  数值特征的处理，对连续特征进行归一化，或者采用 RankGauss[1]（Rank 预处理保留数据排序信息，并转化为高斯分布）；然后进行分桶，再计算 Embedding 。

•  类别特征，通过哈希映射，对于频率出现过低的一些类别做过滤，同时保留一个默认和异常处理的坑位，再计算 Embedding。 

•  序列特征，把用户行为交互序列中的每个元素进行embedding，再做attention 或者Pooling 操作。

•  Embedding 特征，主要是商品侧的表征特征，基于一个预训练模型得到的Embedding 作为模型中对应的商品侧表征的初始化权重；为处理值域过大的情况，可以做 Normalize 操作。

2. 模型结构迭代

3. 位置偏差与 Debias

        上面介绍了数据特征处理和使用基础的多目标网络结构进行建模，在此基础上，会根据实际业务场景的问题进行优化。

        第一个问题是位置偏差，位置偏差是指推荐 Feed 流场景下用户倾向点击/交互曝光位置靠前的物品，这个信息蕴含在正样本里，可能会导致建模存在偏差。如下图左上角是对某个业务模块做的位置偏差分析，横轴是时间，纵轴是曝光点击率。可以看到随着坑位的逐渐往下，曝光点击率逐渐下降。基于带位置偏差的数据进行模型训练，会形成一个循环反馈，模型去学习这种趋势，然后做预测推荐，会导致位置偏差在不断地放大，从而导致整体的推荐流量生态出现问题，比如部分商品过曝光。

        存在的位置偏差需要做 Debias 的操作。我们做 Debias 的方式是在 MMOE 多任务的基础上，加一个消偏模块。整体结构如上图右边部分，输入是常见的几类特征（用户侧、商品侧、情境上下文，行为交互序列特征）。经过特征预处理后，输入到 Embedding  层，然后会进入 MMOE 主网络。同时会构建一个 Debais 辅助网络，输入主要是 Bias  相关的特征（比如商品曝光的坑位、设备的型号、用户的身份等可能影响到展示位置的特征），经过浅层网络后得到bias 的学习表征。然后把这个结果与多任务主网络学出来的 CTR 结果直接相加，再经过一层激活函数得到最终 CTR 预测结果，CVR 网络无任何操作。Debais 辅助网络的浅层部分，会加上 Dropout，主要是为了防止模型学习结果过于依赖浅层网络的特征，保证模型的鲁棒性。

        多任务模型 Debias 优化上线 AB 后，人均点击数+4.95%、曝光点击率+1.70%。需要说明的是，Debias 优化需要根据具体业务特点做判断，我们的场景 AB 刚上线前几天，会对某些业务指标产生非正向收益，因为 Debias 会对热门做打压，对长尾的商品进行扶持，这可能会影响销售额。Debias 优化，本质上是从整体业务生态或者长期收益的角度考虑问题，在短期内能承载一部分收益下降的前提下，可以推全放量，它会带动整体推荐流量生态向良性、健康的方向发展。 

4. 多目标 Loss 优化

        此外，在 CTR 跟 CVR 目的基础上根据业务方的需求增加更多的目标，包括加购、评论商品、查看促销信息、分享、收藏等。有些目标如收藏、分享的转化数据相对会比较稀疏，这些任务与 CTR、CVR 样本比较丰富的任务一起训练时，由于样本过于稀疏，会导致训练不够充分，被带偏。

        针对转化目标比较稀疏，训练不充分的问题。我们会考虑在损失函数上引入 Focal Loss[4] 替换交叉熵函数。如上图中的 FL(p, y)，Focal Loss 在交叉熵基础上，增加了 P 和 Gamma 两个参数，P 就是模型预测样本是否为正样本的概率。看损失函数第一项，对于正样本，P 的预测接近 1 时，1-p 的 Gamma 次方会更加接近于 0，那么很容易区分的那部分正样本，损失会下降非常明显；P 的预测接近 0 时，损失无太大变化。对负样本的处理与正样本同理。Focal Loss 目的是让 Loss 去关注/聚焦比较难以区分样本信息，Gamma 参数是去调节聚集程度。还可以再引入一个类别权重参数A lpha，去解决正负样本不平衡的问题。比如 Alpha 定义为正负样本比，增强正样本的损失影响。 

        另外，多个子任务一起训练时可能存在某个子任务被带偏的情况，即跷跷板（Seesaw Phenomenon）效应。我们尝试使用 Gradnorm[5] 梯度归一化来控制 WI 的权重。梯度归一的目标是让不同的任务的 Loss 梯度量级更加接近，同时还可以让不同任务的学习速率也更加接近。通过这两个点优化 WI 权重，让各个任务的学些更加平衡。上图右下角两张图是 CTR、CVR 训练速度的展示。红线是它原有的训练速度，蓝线是经过 Gradnorm 调整之后的，可以看到调整之后，训练的速度接近 1 左右，不会出现速度训练过快或过慢的情况。

        多目标损失优化，引入 Focal Loss 和 GradNorm 控制损失权重后，整体上线 AB 实验，CTR +6.92%，CTCVR+5.87%，都有显著提升。 

 5. 跨域多目标建模

        在我们的业务中，会涉及到很多场景，比如新客、新品页面，用户的行为数据会比较稀疏，还有新上线的业务模块，刚上线数据非常少，处于冷启状态。那么在这些场景下，如何能够让模型学习得更好呢？那就需要考虑多场景的跨域建模。引入多场景的好处在于，首先让模型先意识到场景之间的差异性，建模拟合映射由 P(y|x) -> P(y|x, d)，输入增加了场景信息（Domain）。另外小样本的场景，能够通过对样本更加丰富/比较成熟模块的场景共性的刻画和迁移学习，让模型对小场景也能够取得更好的效果。 

跨域多目标算法的整体网络结构，如上图。

        底层输入特征（包括用户侧、商品侧、上下文情境、行为序列特征），经过特征预处理进入 Embedding 层，然后进 MMOE 层进行多任务的信息抽取。网络右边部分是一个辅助网络，把域/不同场景/Domain Field 相关的特征输入，然后经过一个 Domain Tower 得到对应场景的抽象特征。然后将场景的抽象特征与多任务的输出表征共同输入到 STAR 网络层（参考阿里 STAR 文章[6]），STAR 的拓扑结构里包含两种塔：共享 Share塔、表征不同场景的 Domain塔。Share塔主要去学习场景的一些共性信息，Domain 塔去学习各个不同场景对应的独特信息，之后对两边塔的权重进 Element相乘后得到的结果，作为每个场景的权重，最终得到每个场景下不同任务的输出。 

        这个优化上线后，在主场景和小样本场景上取得的效果有些差异，小样本场景下的提升更加明显，曝光转化率和曝光点击率有 10.8% 和 3.5% 的相对提升。主场景下，本身数据比较丰富，效果提升没有那么显著，曝光转化率和曝光点击率分别有 2.2% 和 0.81% 的提升。

 

（2023年 4月19日 10:26首次发布）

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