本文来源:: 严选手艺团队 做者:张俊
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向量化在业界的运用越来越广，近期也有许多文章分享过相关的主题。 严选于18年下半年起头摸索向量化在搜刮保举场景中的运用，从最起头基于商品召回用户的使命到后续的搜刮召回、搜刮个性化排序、搜刮底纹、搜刮发现词、搜刮建议词、跨类目保举、保举召回、多兴趣召回、通用排序、端智能重排等等，我们不竭拓宽向量系统在严选的运用，在那过程中一点点迭代与沉淀。 本文将从模子算法和落地运用等角度做简要介绍，希望能给读者一些启发。
本文将从以下几个方面展开介绍
向量系统｜算法模子｜相关手艺｜落地分享｜总结瞻望
篇幅较长，时间丰裕的读者建议全文阅读，不丰裕的话也能够有选择阅读。
向量系统上图是对严选向量系统的一个概览。 引言中说了那么多运用场景，第一眼看会觉得有些场景之间跨度蛮大，但是认真考虑一下我们会发现，其实电商场景的大部门使命（包罗以上所述的）都是在做对象之间的婚配，可能 是商品和人的婚配，可能是检索词和商品的婚配，可能是用户和检索词的婚配等等。
于是，摆在我们面前的问题就是若何把我们目前碰到的以及未来会碰到的对象停止一个比力好的表征并描绘对象之间的类似度，其素质是进修出各个对象在统一个空间中间隔的描绘。
若是我们把各个对象都进修到统一个空间，那么那些对象之间的组合几乎能笼盖各类运用场景，例如我们拥有用户(U)、商品(I)、检索词(Q) 的表征，仅仅是那三者的组合就能够有例如U2I、Q2I、I2Q、Q2Q、U2Q、I2I等等，我们进一步扩展类目、专题等等的表征之后能笼盖的场景就更多了。
那么我们若何去表征各个对象呢？向量凭仗着简单的构造、快速的类似性计算、强大的表征才能有着得天独厚的优势。因而我们选择向量做为对象的表征体例。
当然有了向量表征仅仅是第一步，为了能让其办事于各个场景，线上线下需要其他模块的辅助共同，需要将详细的场景停止笼统，同时过程中也离不开不竭的迭代优化，需要考虑模子的效果、不变性、可扩展性、以及线上性能等等。
由点及面，在有了向量根底后，我们需要进一步扩展向量存储、向量计算等才能，进 一步，由面到体，我们需要不竭去阐发和笼统详细的营业场景，以此不竭铺开向量系统在现实营业中的落地运用。
算法模子
最起头我们利用的是图嵌入手艺同时进修商品和用户，例如LINE、Node2Vec等模子（节点做标示停止区分），后续也测验考试过利用YoutubeDNN的体例进修商品和用户向量，最初为了兼顾模子的可扩展性以及稀少数据上表征的可靠性，我们选择了两步走的战略。
确认商品是整个电商场景中的核心，零丁进修优化商品向量表征 其他对象都和商品有间接或者间接的关系（交互），通过专门的聚合模块得到对象表征理论表白，那个两步走的战略在我们的场景中要优于之前测验考试的计划，接下来我会对那两步做简要的介绍。
商品向量进修商品向量的进修关键在于用户行为数据的梳理以及模子的构建（参考了Airbnb的模子，在其根底上做了较多改良）。
商品是电商场景下用户交互最核心的工具，大部门的用户行为都围绕着商品。大量的用户行为中，天然的包罗了用户对商品的认知，通过对那些认知的提取，我们便可以描绘出用户眼中商品的样子，操纵用户眼中商品的样子能更好得去引导用户的行为。
我们有用户和商品交互的各类数据以及商品本身的一些属性。用户的 持续点击行为 能在商品之间构建联系关系；用户的 购置行为 能告诉我们用户的摸索途径更容易收敛到哪些商品；用户的相继的购置行为能反响商品之间的搭配购置信息；商品本身的 属性 能在冷启动时给我们供给良多额外信息等等。我们要做的就是交融 行 为 和 属性 进修出商品向量。
从上图能够看到，我们训练数据的构建其实能够等效看成构建了商品之间有权有向的关系图，同时增加了一些转化导向的长毗连。我们的模子训练有别于传统的体例，对一个单一训练样本 center(中心商品):contexts(临近点击):global(序列内购置) ，我们希望 center 和 contexts(包罗多个id) 以及 center 和 global 的间隔越接近越好，所以在构建丧失函数的时候我们一次性算出 center 和 contexts(包罗多个id) 的类似性以及 center 和 global 的类似性，然后再加上负采样的约束。关于负采样，我们采纳的是在一个 batch 内构建负样本的体例，那种体例简单有效且能满足根据样本呈现的频次采样，同时连系矩阵运算能加快训练数据。在获取负样本后我们进一步构建 pair-wise 的loss，那对模子效果能有一些提拔。模子的细节能够参考下图。
还有需要提及的一点是，为了进修到更好的商品向量表征，凡是的体例是每日全量从头训练商品向量，但是那就引入了一些问题，例如每日的商品向量不在统一个空间中，彼此之间的计算是没有意义的，若是不小心拿隔日向量停止了计算，会引入不测的成果。于是有人会接纳增量训练的体例，每日只对新增的商品做揣度获取它们的向量，但是如许也会引 入一些问题，好比商品之间的关系并非不变稳定的，只针对新商品做揣度的话会使得原有商品之间的关系无法根据新数据停止调整。
针对那些问题我们提出了两种处理计划，一种是在隔日的向量空间之间进修一个仿射变更，对当日学得的向量做仿射变更，然后最小化相邻两天共现对象向量间的差别，如许仿射变更后的向量就能变更到汗青空间中，同时包罗一些新的构造信息。还有一种计划类似预训练的体例，在第二日训练的时候拿前一日的向量做初始化，关于没有呈现过的对象做随机初始化，然后降低进修率做微调进修。在我们的场景中第二种计划效果相对好一些，第一种也能获得不错的效果。
此外从19年下半年起头我们也针对GNN相关的模子做了测验考试，例如graphSAGE、LightGCN、SR-GNN等，目前看来SR-GNN模子在我们的场景中效果还能够。
扩展向量进修假设我们只要商品向量(I)，我们能做的事相比照较局限，例如我们能够做基于I2I的各类使命、我们能够将商品向量做为预训练的向量供给给详细场景用于迁徙进修。进一步我们获取了用户向量(U)之后，我们即可以做U2I、I2U等召回场景，良多分享案例都行步于此，但是只要我们再加一个对象例如检索词向量(U)，我们的运用场景就霎时开阔了许多，进一步我们还会有类目向量(C)、专题向量(T)等等。
跟着营业场景的铺开，我们会碰到越来越多的对象婚配使命。我们能够针对每个场景别离进修，例如针对商品和检索词构建深度模子，进修他们的类似度量，例如针对检索词汗青停止发掘做检索词的相关保举，例如针对用户和商品的汗青交互建模做商品的召回，例如针对用户和专题的交互汗青做专题召回等等，在如许的形式下每新增一个场景我们就需要破费人力去开发和后期维护，而且有的新增场景一起头并没有训练数据给你利用。考虑到可扩展性，我们能够将那些对象同一到一个增量向量产出框架中，笼统出一套聚合逻辑，产出统一向量空间中的向量。
连系落地理论，我们的聚合模块次要包罗上图所示的子模块， 我们将新增对象叫做target，将根底的商品叫做source。到现实场景中，对象和商品的交互可能存在时间上的先后，因而需要时间衰减模块来处置时间因子；考虑到对象和商品的交互次数会有频次上的差别，我们需要权重累计模块来处置那个因素；考虑到对象和商品的交互会有一些噪音数据好比用户的误点击行为、或者运营的错误设置装备摆设等等，我们需要噪音过滤模块来对噪音数据降权；考虑到有的场景利用单向量表征更适宜，我们需要对交互数据做自留意力机造的处置，来凸显次要兴趣，因而引入了留意力机造模块；但是在有些场景，对象交互的商品往往是散布在空间中的多个区域（对用户而言是多兴趣表征，对检索词而言是多义词表征），为此我们参加了聚类模块（能够利用传统的聚类算法，也能够考虑用复杂收集中的社区检测算法来停止聚类，一般是在全局商品长进行操做），来输出对象的多向量表征。
凭仗通用聚合框架，每次我们要新增对象的向量表征的时候，只需要处置一份target和source的关系表，同时每一个source都带上target和它交互的相关附加信息，将那份关系数据输入聚合框架便能产出和商品向量属于统一向量空间的对象向量了，肆意对象之间都能够彼此计算，判断类似情况。此外聚合模块的逻辑颠末较小的改动也能够间接运用到线上对象的实时向量表征中。
相关手艺要建造大楼仅仅有根底的砖块必定是不敷的，我们还需要钢筋和水泥，需要脚手架等等。
有了根底 向量，随之而来的就是大规模向量计算问题。初期各类使命次要集中在离线计算，所以我们自研了基于数据分块、矩阵运算和并行计算的离线大规模类似度计算模块，百亿规模的切确计算在单机上根本能在几分钟内完成，后期进一步伐研了一些比来邻搜刮算法后，利用了LSH、FAISS等体例来做大规模向量召回，并运用到线上实时召回中，感兴趣的读者可自行查阅相关材料。
我们的向量系统不单单运用在常见的召回使命中，在良多线上的根底排序使命中也阐扬了重要感化。我们开发了一套线上向量存取和实时向量异步聚合的办事。基于那个办事，我们进一步开发了通用排序办事，例如基于用户的实时向量对搜刮成果做Top个性化重排、基于检索词对专题停止排序、对浩瀚的活动页商品做实时个性化排序等等。也恰是基于那个办事，我们在必然水平上将搜刮和保举的部门使命同一到了统一个框架中。
此外在电商场景中效果的提拔离不开实时数据的辅助，因而在我们的系统中实时行为数据模块也阐扬了重要的感化。
落地分享
最初针对一些详细的场景展开介绍下，给读者一个更为完好的阅读体验。
搜刮场景
先谈一谈搜刮场景，搜刮场景不单单限于商品的召回和排序，搜刮的底纹、发现词、建议词等都能为搜刮导流，而那些也都能操纵同一向量系统得到较好的处理。
例如发现词场景，我们需要基于用户的行为对用户保举相关可能想搜的词汇，传统的体例凡是基于query发掘，基于用户先前搜刮的词汇给用户保举更多相关的词汇，但其实从用户阅读过的商品也能揣测出用户想搜的商品，而那两个角度很天然得能够通过向量系统中的Q2Q（基于用户的搜刮词）和I2Q（基于用户的阅读商品）来得到处理，进一步也能够间接通过U2Q（基于用户的各类行为）来获取 。 （Q2Q 、I2Q 、U2Q的运用）
在此多说一句，为了更好的效果，凡是需要连系离线数据和实时的数据，例如 用户 （U）就会有离线 持久向量、离线短期向量、实时聚合向量（时间维度）、实时多兴趣向量（空间维度）等区分，同时为了性能提拔部门类似性计算也能够挪到离线完成，此外在类似保举的场景利用非多兴趣向量的时候多样性往往扩散得不敷，那时候就会需要I2I（可拆分出类似和相关成果）的帮手。 （时空表征的运用）
建议词场景同理，基于Q2Q即可以，当然现实运用时Q2Q中的第二个Q和第一个Q是差别的，第二个Q需如果量量较好的Q，候选是需要考虑Q的句法构造，例如描述词+名词、名词+名词等，需要考虑Q被群众搜刮过的次数、需要考虑Q在搜刮后能召回的数量、需要考虑Q在搜刮后用户点击的数量等等，那些都能够离线处置好，在检索词向量库的根底上过滤出一份优良检索词向量库。 （Q 2Q的 运用）
此外基于检索词向量做商品的召回扩大其其实必然水平上交融并强化了传统的基于同义词扩大召回、基于SEO扩大召回等等计划，因为检索词向量之间的类似性天然的描绘了基于用户行为的词汇同义性，同时单商品上的SEO词会通过商品关系网扩大到其他商品上，那么基于检索词向量天然能召回那些即便没有响应SEO但是应该有那些SEO的商品。 （Q2I的运用）
基于向量系统对搜刮排序的优化也是水到渠成的，所有的优化能够看做是基于预训练向量的排序运用，并且扩展了数据的鸿沟，不单单局限于搜刮场景，将全局的行为都融入到了搜刮中。
搜刮场景的重点是帮用户快速找到他需要的商品，传统的认知是检索词包罗了用户所有的企图，但是事实显然不是如斯，好比T恤一词就相当广泛。那其实能够看做是贝叶斯揣度，假设我们不晓得用户任何其他信息，基于T恤一词我们会有一个先验估量，得出一个根底排序。 （检索词向量、商品向量的运用）
但是当我们获取更多是事实之后，我们的信息多了，那么一定能够去批改我们之前估量。例如我晓得那个用户前几天看了一些女性鞋子，那么显然将女性T恤排在更前面会是合理的选择 （ 离线长短期用户向量、商品向量的运用） ，同时 我们又晓得那个用户刚刚在其他页面阅读了一些运动健身的器械，那么显然将部门运动T恤提早会有不错的收益，现实模子上线后提拔了搜刮排序的鲁棒性、进步了搜刮个性化的实时反应才能、提拔了搜素转化率，获得了不错的效果。 （实时用户向量、商品向量的运用）
下图是对以上提到的部门场景的一个汇总。
当我们进一步引入类目向量和专题向量后，我们会发现运用的场景又进一步扩大了。在搜刮场景中，凡是会面对类目预测的问题，当我们拥有了检索词向量和类目向量之后我们能轻松地揣度出每个检索词的主类目，关于没有呈现过的长检索词，我们在计算前参加分词模块，凡是即可揣度出他们的类目了。此外当我们设定类似度的阈值之后，我们也能够为检索词做出多类目标预测，以满足差别场景的需求。 （Q2C的运用）
此外在搜刮场景，为了充实操纵搜刮流量，我们还会做专题的召回以及和商品的混排，商品和专题属于异构数据，凡是我们需要构建额外的模子来对专题做出排序。但是当我们有了专题向量之后（此处提一下，专题向量其实能够有两个，一个是基于联系关系商品聚合的，还有一个是基于专题的文本停止揣度得到，因为检索词素质上是文字，专题的文本能够拆分后用检索词向量停止描述），我们即可以便利的对专题停止排序然后呈现。 （Q2T的运用）
保举召回接着我们再说一说向量系统在保举召回中阐扬的感化。那里面涉及到了用户的多种向量表征，关于用户的描绘当然是越精细越好，在我们的场景中我们进修了用户持久向量、短期向量、实时向量、用户多兴趣向量、用户群体向量等等，差别的向量有着差别的利用场景，关于展现位置比力少的保举位，我们存眷用户的次要兴趣，所以一般利用单兴趣向量即可（我们模子训练得到的单兴趣向量也可召回差别兴趣面的商品，但是类似头部的商品相对仍是比力集中）；在一些展现位较多的保举位置例如猜你喜好模块，我们需要兼顾保举的多样性，所以一般会利用用户多兴趣向量召回商品（实时多兴趣和离线多兴趣）；关于行为较少的新人，我们则会接纳用户群体向量去召回商品，现实中也获得了不错的效果。 （各类U2I的运用）
购置预测此外再提一个购置预测的场景，用户日常的行为可能是目标明白地阅读、也可能是目标不明地闲逛，那么若何区分是哪种行为呢。其实很简单，阐发下用户看过的商品之间是类似的仍是没什么联系关系的就行，很显然（I2I）能满足我们的需求，我们能够为每个商品计算它与其它所有商品类似度得分的均值（记为S），若是每个商品最末得分都较大，那么用户是在目标明白地阅读，若是每个商品的得分都较小那么用户是在目标不明地闲逛，若是几个商品得分较高，几个商品得分较低，那么用户是相对集中的看了几个类似商品，同时无意地点了几个其他商品。基于以上我们能够挑选出那些目标明白地阅读的用户。至此读者可能会想，然后把得分更大的商品挑出来就能够了，但是其实还没有完毕。截行到目前我们只利用了用户当日的行为，但是我们上手还有用户以往的行为，那些信息不克不及浪费，它们会批改我们当下做出的判断。假设今日挑选出的商品中，有的商品用户前几日就很有兴趣，那么今日他购置的概率一定比S得分类似的其他商品要更大，因而更好的判断应当基于今日的S以及用户前几日兴趣对商品们的得分（U2I） , 那个项目标上线明显提拔了用户的转化。 （I2I和U2I的运用）
总结瞻望
向量系统有着很明显的优势，它能让我们敏捷完成产物新功用的上线并获得不错的效果，同时在有的场景中也能完胜一些老的复杂的办法，那恰好也印证了奥卡姆剃刀原则。
跟着表征对象的增加以及对营业的进一步理解，我们仍将一步步不竭拓宽向量系统在营业中的落地，但是在理论中我们也会发现它的局限性，那个局限性一方面来自于向量表征构造本身，另一方面源于部门现实问题的复杂性需要新的表征体例来处理，所以我们将会进一步摸索其他的表征体例，以及新的手艺标的目的。
做者简介
张俊，高级算法工程师，2018年结业于中国人民大学后参加网易严选 ，努力于严选搜刮保举营业的迭代优化，鞭策向量系统在严选从无到有的构建并运用于各个营业场景。
本文由做者受权严选手艺团队发布
本文来源:: 严选手艺团队 做者:张俊
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