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图文并茂!推荐算法架构——粗排

2022-05-12 09:00 https://my.oschina.net/qcloudcommunity/blog/551678 腾讯云开发者社区 次阅读 条评论

导语 | 粗排是介于召回和精排之间的一个模块,是典型的精度与性能之间trade-off的产物。理解粗排各技术细节,一定要时刻把精度和性能放在心中。


本篇将深入重排这个模块进行阐述。

一、总体架构

 

粗排是介于召回和精排之间的一个模块。它从召回获取上万的候选item,输出几百上千的item给精排,是典型的精度与性能之间trade-off的产物。对于推荐池不大的场景,粗排是非必选的。粗排整体架构如下:

 

 

二、粗排基本框架:样本、特征、模型

 

目前粗排一般模型化了,基本框架也是包括数据样本、特征工程、深度模型三部分。

 

(一)数据样本

 

目前粗排一般也都模型化了,其训练样本类似于精排,选取曝光点击为正样本,曝光未点击为负样本。但由于粗排一般面向上万的候选集,而精排只有几百上千,其解空间大很多。只使用曝光样本作为训练,但却要对曝光和非曝光同时预测,存在严重的样本选择偏差(SSB问题),导致训练与预测不一致。相比精排,显然粗排的SSB问题更严重。

 

(二)特征工程

 

粗排的特征也可以类似于精排,由于其计算延迟要求高,只有10ms~20ms,故一般可以粗分为两类:

 

  • 普通特征:类似精排,user、context、item三部分。有哪些特征,以及特征如何处理,可以参看精排的特征工程部分。

 

  • 交叉特征:user和item之间的交叉特征,对提升模型精度很有帮助。但由于交叉特征枚举过多,难以离线计算和存储。实时打分时又不像user特征只用计算一次,延迟较高。故对于交叉特征要谨慎使用。

 

 

(三)深度模型

 

粗排目前已经基本模型化,其发展历程主要分为四个阶段:

 

第一代:人工规则策略,可以基于后验统计,构建一个人工规则。比如融合item的历史CTR、CVR、类目价格档、销量等比较核心的因子。人工规则准确率低,也没有个性化,也不可能实时更新。

 

第二代:LR线性模型,有一定的个性化和实时性能力,但模型过于简单,表达能力偏弱。

 

第三代:DSSM双塔内积深度模型。它将user和item进行解耦合,分别通过两个Tower独立构建。从而可以实现item向量离线存储,降低线上predict延迟。主要有两种范式:

 

  • item和user均离线存储。这个方案只需要计算user和item的内积即可,计算延迟低。由于user是离线存储的,故可以使用复杂的模型,提升表达能力。但user侧的实时性较差,对于用户行为不能实时捕捉。

 

  • item离线,user实时。item相对user,实时性要求没那么高。由于一次打分是针对同一个用户的,故user侧只需要实时计算一次即可,速度也很快。目前这个方案使用较多。

 

第四代:item和user隔离,导致二者没有特征交叉能力,模型表达能力弱。故又提出了以COLD为代表的第四代模型,轻量级MLP粗排模型。它通过SE block实现特征裁剪,并配合网络剪枝和工程优化,可以实现精度和性能之间的trade-off。

三、粗排优化

 

粗排的几个主要问题:

 

  • 精度和特征交叉问题:经典的DSSM模型优点很多,目前在粗排上广泛应用,其最核心的缺点就是缺乏特征交叉能力。正所谓成也萧何败萧何,正是由于user和item分离,使得DSSM性能很高。但反过来也是由于二者缺乏交叉,导致模型表达能力不足,精度下降。典型的精度和性能之间的trade-off。
  • 低延迟要求:粗排延迟要求高,一般只有10ms~20ms,远低于精排的要求。
  • SSB问题:粗排解空间比精排大很多,和精排一样只使用曝光样本,导致严重的样本选择偏差问题。

 

(一)精度提升

 

精度提升的方案主要有精排蒸馏和特征交叉,主要还是要优化特征交叉问题。

  • 精排蒸馏

 

精排模型作为teacher,对粗排模型进行蒸馏学习,从而提升粗排效果,这已经成为了目前粗排训练基本范式

 

  • 特征交叉

 

特征交叉可以在特征层面,也可以在模型层面实现。特征层面就是手工构造交叉特征,作为模型底层输入,仍然可以在独立的Tower中。模型层面则使用FM或者MLP等实现自动交叉。主要方法有:

 

特征蒸馏:teacher和student使用相同的网络结构,teacher模型使用普通特征和交叉特征,student则只使用普通特征。student从teacher中可以学到交叉特征的高阶信息。

 

 

加入交叉特征:特征层面构建手工交叉特征,独立的Tower中使用。由于交叉特征难以离线存储,实时计算空间也很大,故这个独立的Tower不能过于复杂。那我们第一时间就想到了wide&deep模型。deep部分仍然使用DSSM双塔,wide部分则为交叉特征。

轻量级MLP:模型层面实现特征交叉,不进行独立分塔。比如COLD,通过特征裁剪、网络剪枝、工程优化等方式降低时延,而不是靠独立分塔。

(二)延迟降低

精度和性能一直以来都是一个trade-off,很多方案都是在二者之间寻找平衡。粗排的性能要求更高,其延迟必须控制在10ms~20ms以内。性能优化有很多常见方法。

主要有以下方法:

  • 特征裁剪:如COLD,不重要的特征先滤掉,自然就降低了整体延迟。这一层可以做在模型内,从而可以个性化和实时更新。
  • 量化和定点化:比如32bit降低为8bit,可以提升计算和存储性能。
  • 网络剪枝:network pruning,包括突触剪枝、神经元剪枝、权重矩阵剪枝等方法,不展开了。
  • 模型蒸馏:model distillation,上文已经提到了,不展开了。

网络结构搜索NAS:使用更轻量级,效果更好的模型。可以尝试网络结构搜索NAS。

 

(三)SSB问题

粗排解空间比精排大很多,和精排一样只使用曝光样本,导致严重的样本选择偏差问题。可以把未曝光样本的精排打分给利用起来,缓解SSB问题。

作者简介

谢杨易

腾讯应用算法研究员。

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