Как Яндекс обучает алгоритмы рекомендаций, комбинируя офлайн-данные («Снапшоты») и real-time сигналы пользователя

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальные проблемы при обучении моделей машинного обучения для рекомендательных систем:

1. Переобучение (Overfitting) и «Предвзятое доверие» (Biased over-trust): Возникает, если модель при обучении использует данные, которые не были доступны в момент исторического события (т.н. «заглядывание в будущее» или data leakage). Также это проблема для двухэтапных моделей (two-step approach), если основная и предварительная модели обучаются на одних и тех же данных.
2. Вычислительная эффективность: Расчет некоторых признаков (особенно общих, требующих анализа всей базы пользователей и элементов) слишком ресурсоемок для выполнения в реальном времени для каждого события.

Что запатентовано

Запатентован метод обучения предсказательной модели (Prediction Module) для генерации рекомендаций. Суть изобретения в строгом контроле темпоральной (временной) доступности признаков при обучении. Признаки делятся на User-nonspecific (общие, вычисляются офлайн, хранятся в Snapshot Archive) и User-specific (персональные, вычисляются в реальном времени). Модель обучается только на тех данных, которые были исторически доступны в момент события.

Как это работает

Система периодически (например, раз в день) рассчитывает User-nonspecific features (например, популярность контента или SVD-векторы) и сохраняет их в Snapshot Archive. User-specific features (например, история пользователя) рассчитываются в реальном времени.

Ключевой механизм при обучении: для события, произошедшего в момент T, система использует персональные признаки, актуальные на момент T, и общие признаки из последнего снапшота, созданного строго ДО момента T. Это исключает утечку данных из будущего и снижает вычислительную нагрузку.

Актуальность для SEO

Высокая (для систем машинного обучения). Проблемы переобучения, утечки данных из будущего и эффективности вычислений являются фундаментальными в ML. Использование снапшотов для тяжелых признаков и признаков, генерируемых другими моделями, является актуальной практикой для построения сложных рекомендательных систем (например, Дзен) и ML-инфраструктуры.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (2/10). Патент описывает внутреннюю инфраструктуру обучения ML-моделей, ориентированную на системы персональных рекомендаций, а не на ранжирование веб-поиска. Он не вводит новых факторов ранжирования и не дает прямых рекомендаций для SEO-специалистов, работающих с органической выдачей. Он имеет значение только для понимания общей ML-архитектуры Яндекса.

Детальный разбор

Термины и определения

Prediction Module (Предсказательный модуль)

Основной алгоритм ML (например, нейросеть или бустинг), генерирующий финальный список рекомендаций.

Preliminary/Second Prediction Module (Предварительный модуль)

Вспомогательный алгоритм (например, SVD), который генерирует признаки (часто User-nonspecific) для основного модуля.

Snapshot Archive (Архив снапшотов)

База данных, хранящая User-nonspecific features, вычисленные офлайн в определенный момент времени. Генерируется периодически (например, ежедневно/еженедельно).

SVD (Singular Value Decomposition)

Алгоритм матричной факторизации. Упоминается как пример предварительного модуля для генерации векторов элементов (hidden variables).

Training Event (Обучающее событие)

Зафиксированное взаимодействие пользователя с элементом (клик, лайк, просмотр), используемое для обучения модели.

User-nonspecific Features (Общие признаки)

Признаки элемента контента или системы в целом, не зависящие от конкретного пользователя. Примеры: популярность элемента, жанр, SVD-векторы. Вычисляются офлайн и хранятся в Snapshot Archive.

User-specific Features (Персональные признаки)

Признаки, связанные с конкретным пользователем (история, статистика, контекст). Вычисляются в реальном времени (real-time).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает методологию обучения, которая обеспечивает корректное использование признаков, сгенерированных в разное время, для предотвращения переобучения.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод генерации рекомендаций с использованием модели, обученной специфическим образом.

1. Система получает запрос на рекомендацию.
2. Система генерирует рекомендации с помощью Prediction Module.
3. Ключевой аспект – обучение этого модуля: Для каждого обучающего события (произошедшего в момент T):
• Используется User-nonspecific feature (Первый параметр). Он извлекается из последней версии Snapshot Archive, доступной на момент T, причем этот снапшот был сгенерирован до момента T.
• Используется User-specific feature (Второй параметр), который был доступен (вычислен) в момент T.
4. Система передает рекомендации.

Это ядро изобретения. Оно формализует требование темпоральной точности данных при обучении, запрещая использование информации из будущего.

Claim 3 и 4: Уточняют, что User-nonspecific features могут генерироваться вторым (предварительным) модулем в офлайн-режиме.

Claim 6: Уточняет, что User-specific features генерируются в реальном времени во время обучения.

Claim 13: Подчеркивает временное разделение. User-specific feature (используемый при обучении) не был доступен в момент создания Snapshot Archive (из которого берется User-nonspecific feature). Это закрепляет принцип предотвращения утечки данных.

Где и как применяется

Патент не относится к стандартным этапам веб-поиска (CRAWLING, INDEXING, RANKING). Он описывает инфраструктуру Data Analytics / ML Training, поддерживающую работу Рекомендательных Систем (например, Яндекс Дзен, Музыка).

Офлайн-процессы (Обучение и Подготовка данных):

• Генерация Снапшотов: Периодически (ежедневно/еженедельно) запускается Предварительный модуль (например, SVD) для расчета User-nonspecific features. Результаты сохраняются в Snapshot Archive.
• Обучение Модели: Основной Prediction Module обучается на исторических логах. Для каждого события система комбинирует User-specific features (актуальные на момент события) и User-nonspecific features из соответствующего исторического Снапшота (созданного до события).

Онлайн-процессы (Генерация Рекомендаций):

• Когда пользователь запрашивает рекомендации (например, открывает ленту).
• Система вычисляет текущие User-specific features в реальном времени.
• Система извлекает User-nonspecific features из самого последнего доступного Snapshot Archive.
• Обученный Prediction Module использует эти данные для ранжирования контента.

На что влияет

• Типы контента: Применим к любым системам персональных рекомендаций (новости, музыка, товары, видео, посты). В патенте упоминаются примеры рекомендаций музыки.
• Качество рекомендаций: Влияет на точность моделей за счет предотвращения переобучения и утечки данных.
• Эффективность системы: Снижает нагрузку в реальном времени за счет офлайн-расчета тяжелых признаков.

Когда применяется

• Генерация Снапшотов: Периодически (раз в день, раз в неделю) в офлайн-режиме.
• Обучение (ML Training): При обучении или переобучении основной предсказательной модели.
• Генерация Рекомендаций (In-Use): В реальном времени при запросе пользователя (явном или неявном, например, при открытии новой вкладки браузера).

Пошаговый алгоритм

Процесс обучения рекомендательной модели (см. FIG. 3).

A. Генерация Снапшота (Офлайн, периодически)

1. Определение времени снапшота (T_snapshot).
2. Сбор данных: Извлечение исторических данных о взаимодействиях, произошедших до T_snapshot.
3. Вычисление признаков: Запуск предварительной модели (например, SVD) для вычисления User-nonspecific features (например, векторов элементов).
4. Сохранение: Запись признаков в новый Snapshot Archive с меткой T_snapshot.

B. Обучение основной модели (ML Training)

1. Загрузка обучающей выборки: Извлечение набора Training Events.
2. Обработка событий: Для каждого события, произошедшего в момент T_event:
• Извлечение общих признаков: Определение последнего Snapshot Archive, созданного СТРОГО ДО T_event. Извлечение User-nonspecific features из этого снапшота.
• Вычисление персональных признаков: Вычисление User-specific features в реальном времени, используя только данные, доступные на момент T_event.
• Формирование обучающего примера: Комбинирование признаков.
3. Обучение: Запуск алгоритма обучения (Prediction Module) на сформированном наборе.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент четко разделяет входные данные на две категории:

1. User-nonspecific Features (Общие признаки)

• Поведенческие (агрегированные): Общая популярность объекта; пропорция лайков/покупок/кликов для объекта.
• Контентные/Метаданные: Характеристики объекта (жанр, длина, темп, цена, категория, автор, рейтинг фильма).
• ML-признаки: Векторы элементов (Item vectors/hidden variables), сгенерированные предварительными моделями (например, SVD).

2. User-specific Features (Персональные признаки)

• Поведенческие (индивидуальные): Количество событий в логе пользователя; пропорция разных типов событий (прослушивания, пропуски, лайки); время с момента первого/последнего события; история взаимодействий с данным объектом/категорией.
• ML-признаки: Персональные предсказания релевантности, сделанные предварительным алгоритмом в реальном времени.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не детализирует формулы ранжирования, но упоминает используемые технологии:

• Алгоритмы Машинного Обучения (для основного модуля): Упомянуты Artificial neural network, Bayesian statistics, Gaussian process regression, Decision trees.
• SVD (Singular Value Decomposition): Упоминается как метод для предварительного модуля, генерирующего User-nonspecific features.

Ключевой аспект патента — это не конкретные метрики, а методология использования признаков (Snapshot vs Real-time) для предотвращения переобучения и обеспечения эффективности.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Яндекса по обучению ML-моделей без прямых рекомендаций для SEO. Основные выводы:

1. Фокус на инфраструктуре рекомендаций: Патент описывает методологию обучения моделей для рекомендательных систем (Дзен, Музыка), а не алгоритмы веб-поиска.
2. Борьба с утечкой данных из будущего: Ключевая идея — строгий контроль временных рамок при обучении. Использование данных из снапшота, созданного строго до обучающего события, предотвращает переобучение и повышает точность моделей.
3. Разделение признаков по скорости обновления: Яндекс разделяет признаки на «быстрые» (User-specific, реальное время) и «медленные» (User-nonspecific, офлайн/снапшоты). Это балансирует актуальность данных и вычислительную нагрузку.
4. Двухэтапные модели: Подход позволяет безопасно использовать результаты одной модели (например, SVD) как признаки для другой (основной модели).
5. Отсутствие практических выводов для SEO: Патент не дает практических выводов для оптимизации сайтов под органический поиск.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO (органического поиска). Он актуален для понимания работы рекомендательных систем (например, Дзен), но описывает внутренние механизмы обучения моделей, а не факторы ранжирования, на которые можно влиять.

Best practices (это мы делаем)

Для специалистов, работающих с рекомендательными платформами Яндекса (например, Дзен):

• Понимание задержки в обновлении оценки контента: Признаки, связанные с контентом (User-nonspecific), обновляются периодически (в снапшотах). Это означает, что глобальная популярность или тематический вектор нового контента будут учтены с задержкой (например, на следующий день).
• Стимулирование немедленного вовлечения: Поскольку User-specific features рассчитываются в реальном времени, недавняя активность пользователя и его реакция на контент (клики, лайки) имеют большое значение для формирования текущих рекомендаций. Важно создавать контент, который сразу вызывает взаимодействие.
• Работа над долгосрочным качеством: Глобальная популярность и общие характеристики контента формируют базу (User-nonspecific features). Качественный контент, интересный широкой аудитории, получит сильные признаки в снапшотах.

Worst practices (это делать не надо)

Патент направлен на решение внутренних проблем обучения ML (переобучение, утечка данных), а не на борьбу с внешними SEO-манипуляциями. Прямых указаний на худшие практики для оптимизаторов нет.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Однако патент демонстрирует зрелость инфраструктуры машинного обучения Яндекса и системный подход к решению фундаментальных проблем Data Science. Это косвенно указывает на высокую сложность и проработанность ML-моделей, используемых в сервисах компании, включая рекомендательные системы.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Приведем пример работы механизма в контексте рекомендаций (например, Дзен).

Сценарий: Обучение модели рекомендаций Дзен

1. Понедельник, 01:00 (Офлайн): Система анализирует логи за прошлую неделю и вычисляет векторы (эмбеддинги) для всех статей (User-nonspecific features). Создается Снапшот №1.
2. Вторник, 15:00 (Событие): Пользователь А кликает на Статью Х. Это обучающее событие (T_event).
3. Среда, 01:00 (Офлайн): Система вычисляет новые векторы статей с учетом данных понедельника и вторника. Создается Снапшот №2.
4. Четверг (Обучение модели): Система обучает основную модель. Для события во вторник (Клик Пользователя А на Статью Х) используются:
• User-nonspecific: Вектор Статьи Х из Снапшота №1 (так как он был последним доступным на момент события). Система не использует Снапшот №2.
• User-specific: История кликов Пользователя А до вторника 15:00, вычисленная в реальном времени.
5. Результат: Модель обучается корректно, без «заглядывания в будущее».

Вопросы и ответы