Как Яндекс использует механизмы CatBoost для обработки разнотипных данных в ранжировании

Описание

Какую задачу решает

Патент решает инфраструктурную задачу эффективной обработки и представления разнородных данных для использования в моделях машинного обучения, в частности, в древовидных моделях. Основная проблема — как интегрировать данные разных типов (числовые/вещественные и категориальные) в единую структуру, которая позволяет быстро строить деревья решений и делать предсказания (Inference). Это критически важно для систем ранжирования, где необходимо учитывать огромное количество факторов разной природы (например, CTR (числовой) и URL/запрос (категориальный)).

Что запатентовано

Запатентован способ создания хэшированного комплексного вектора. Этот вектор представляет собой компактное представление комбинации признаков документа. Суть изобретения в том, чтобы преобразовать числовые данные в вектор масок (отражающий путь по дереву решений), а категориальные данные — в хэш-вектор. Затем эти два вектора объединяются в комплексный вектор, который, в свою очередь, хэшируется. Это позволяет однозначно идентифицировать конкретную комбинацию признаков и связать ее с параметром интереса (например, прогнозом релевантности или вероятностью клика).

Как это работает

Система получает на вход данные о документе, разделенные на два типа. Первые данные (числовые/двоичные) используются для навигации по древовидной модели. Проход по дереву генерирует вектор масок, который кодирует путь от корня до листа. Вторые данные (категориальные) обрабатываются с помощью хэш-функции, создавая хэш-вектор. Вектор масок и хэш-вектор объединяются в комплексный вектор. Затем этот комплексный вектор снова хэшируется. Полученный хэшированный комплексный вектор сохраняется и связывается с целевым значением.

Актуальность для SEO

Высокая. Описанный механизм тесно связан с фундаментальными частями алгоритма CatBoost, разработанного Яндексом (авторы патента являются ключевыми разработчиками CatBoost). Эффективная обработка категориальных признаков и использование «небрежных» (oblivious) деревьев решений (упомянутых в патенте) остаются ключевыми особенностями CatBoost, который является основой ранжирования Яндекса на 2025 год.

Важность для SEO

Влияние на SEO умеренное (4/10). Патент носит сугубо инфраструктурный и алгоритмический характер. Он не описывает конкретные факторы ранжирования. Однако он критически важен для понимания того, *как* именно Яндекс обрабатывает данные. Он объясняет, почему CatBoost способен эффективно учитывать сложные комбинации категориальных факторов (например, связку Запрос + Регион + Домен) и числовых данных (например, поведенческих метрик) для принятия решений о ранжировании.

Детальный разбор

Термины и определения

Вектор масок (Mask Vector)

Вектор, содержащий множество чисел (часто двоичных), которые кодируют путь в древовидной модели. Каждое число указывает, какая ветка была выбрана на соответствующем узле дерева при обработке Первых данных.

Вторые данные (Second Data)

Данные, связанные с документом, имеющие тип категорий (категориальные переменные). Примеры: URL, доменное имя, IP-адрес, текст поискового запроса, ключевое слово.

Древовидная модель (Tree Model)

Модель машинного обучения, основанная на деревьях решений. В контексте Яндекса это ансамбль деревьев, используемый в алгоритме градиентного бустинга (CatBoost).

Комплексный вектор (Composite Vector)

Вектор, полученный путем объединения Вектора масок и Хэш-вектора. Он идентифицирует комбинацию числовых и категориальных признаков и указывает на конкретный лист древовидной модели.

«Небрежная» древовидная модель (Oblivious Tree Model)

Упоминается в п.6. Это специфический тип дерева решений, где на всех узлах одного уровня используется одно и то же условие для разбиения. Это ключевая особенность CatBoost, обеспечивающая скорость вычислений и устойчивость к переобучению.

Параметр интереса (Parameter of Interest)

Целевая переменная, которую система пытается предсказать. Примеры: прогноз поискового результата, вероятность щелчка (pClick), релевантность документа.

Первые данные (First Data)

Данные, связанные с документом, имеющие двоичный тип или тип вещественного числа (числовые переменные). Примеры: число кликов, число просмотров, ранжирование документа (например, score от предыдущего этапа).

Хэш-вектор (Hash Vector)

Вектор, созданный на основе Вторых данных (категориальных) путем применения к ним хэш-функции.

Хэшированный комплексный вектор (Hashed Composite Vector)

Финальный результат. Получается путем применения второй хэш-функции к Комплексному вектору. Используется для эффективного хранения и быстрого доступа к предсказаниям.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод преобразования разнородных данных в унифицированный формат для использования в моделях машинного обучения.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс создания хэшированного комплексного вектора.

1. Получение доступа к Первым данным (числовые) и Вторым данным (категориальные).
2. Создание Вектора масок на основе Первых данных. Это подразумевает прогон Первых данных через древовидную модель и запись пути (последовательности решений в узлах).
3. Создание Хэш-вектора путем применения первой хэш-функции ко Вторым данным.
4. Создание Комплексного вектора путем объединения Вектора масок и Хэш-вектора. Этот вектор указывает на лист дерева.
5. Создание Хэшированного комплексного вектора путем применения второй хэш-функции к Комплексному вектору.
6. Сохранение результата.

Claim 2 (Зависимый от 1): Описывает использование созданного вектора (механизм применения модели/кэширования).

1. Система проверяет, существует ли уже такой хэшированный комплексный вектор в базе.
2. Если да: Документ связывается с Параметром интереса, который уже ассоциирован с этим вектором (используется готовое предсказание).
3. Если нет: Новый вектор добавляется в набор.

Claim 5 (Зависимый от 1): Приводит критически важные примеры данных.

• Первые данные (числовые): число кликов, просмотров, ранжирование.
• Вторые данные (категориальные): URL, домен, IP, запрос, ключевое слово.

Claim 6 (Зависимый от 1): Уточняет архитектуру модели.

Древовидная модель может быть «небрежной» (oblivious) древовидной моделью. Это прямое указание на использование архитектуры, характерной для CatBoost.

Где и как применяется

Патент описывает фундаментальный механизм обработки признаков внутри алгоритма машинного обучения (CatBoost), применяемого Яндексом.

RANKING – Ранжирование (Уровни L2, L3)
Изобретение является частью основного алгоритма ранжирования и применяется на этапе вычисления финальной оценки релевантности (Model Inference).

• Входные данные: Набор признаков для пары (Запрос, Документ), включающий числовые (например, BM25, поведенческие метрики) и категориальные данные (текст запроса, URL документа, регион).
• Процесс: Алгоритм ранжирования (древовидная модель) обрабатывает эти признаки. Числовые признаки определяют путь по дереву (Вектор масок), а категориальные признаки хэшируются (Хэш-вектор). Их комбинация (Комплексный вектор) позволяет модели учитывать сложные взаимодействия между разными типами признаков (Feature Interactions).
• Выходные данные: Параметр интереса — предсказанная оценка релевантности или вероятность клика, которая используется для сортировки.

Офлайн-процессы (Обучение модели)
Механизм также используется на этапе обучения модели ранжирования. Система обрабатывает обучающую выборку, строит древовидную модель и определяет, какие Параметры интереса соответствуют каким Комплексным векторам (листьям дерева).

На что влияет

Патент описывает универсальный механизм обработки данных, который применяется ко всем запросам и документам, проходящим через основную формулу ранжирования Яндекса.

Ключевое влияние заключается в том, что система может эффективно учитывать комбинации признаков. Например, она может определить, что для Запроса А (категориальный) на Домене Б (категориальный) определенный уровень CTR (числовой) является сильным сигналом, тогда как та же комбинация для Домена В является слабым сигналом.

Когда применяется

Алгоритм применяется постоянно в процессе ранжирования, когда основная модель машинного обучения (CatBoost) вычисляет оценку релевантности для документа. Также он применяется на этапе обучения этой модели.

Пошаговый алгоритм

Процесс создания и использования хэшированного комплексного вектора при ранжировании документа:

1. Сбор и классификация данных: Система собирает признаки для документа. Они разделяются на Первые данные (числовые) и Вторые данные (категориальные).
2. Обработка Первых данных (Навигация по дереву):
   1. Первые данные подаются на вход обученной Древовидной модели.
   2. В каждом узле дерева проверяется условие (например, «CTR > 0.05?»).
   3. В зависимости от выполнения условия выбирается ветка (левая или правая).
   4. Результат выбора (например, 0 или 1) записывается в Вектор масок.
   5. Процесс повторяется до достижения листа. Вектор масок теперь кодирует полный путь.
3. Обработка Вторых данных (Хэширование):
   1. Ко Вторым данным (например, к тексту запроса и URL) применяется первая хэш-функция.
   2. Создается Хэш-вектор.
4. Создание Комплексного вектора: Вектор масок и Хэш-вектор объединяются. Эта комбинация однозначно определяет состояние признаков.
5. Финальное хэширование: К Комплексному вектору применяется вторая хэш-функция для создания Хэшированного комплексного вектора.
6. Использование вектора (Предсказание):
   1. Система ищет полученный Хэшированный комплексный вектор в своей базе данных (таблице предсказаний).
   2. Если вектор найден, извлекается связанный с ним Параметр интереса (например, оценка релевантности). Этот параметр используется для ранжирования документа.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система разработана для обработки двух основных типов данных (Claim 5):

Числовые/Вещественные/Двоичные факторы (Первые данные):

• Поведенческие факторы: Число щелчков (кликов), число просмотров.
• Факторы ранжирования: Ранжирование документов (например, оценки от предыдущих этапов ранжирования, статические ранги).

Категориальные факторы (Вторые данные):

• Контентные/Запросные факторы: Поисковой запрос, ключевое слово.
• Технические/Хостовые факторы: URL, доменное имя.
• Пользовательские/Географические факторы: IP-адрес (может использоваться для определения региона).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент фокусируется не на расчете метрик, а на методе их представления и обработки.

• Хэш-функции (Первая, Вторая): Используются для преобразования категориальных данных в Хэш-вектор и для финального хэширования Комплексного вектора. Конкретные алгоритмы не указаны.
• Древовидная модель (CatBoost): Алгоритм машинного обучения, который определяет структуру дерева и условия в узлах. В патенте акцентируется использование «небрежных» (oblivious) деревьев.
• Параметр интереса: Целевая метрика, вычисляемая моделью. Примеры включают вероятность клика (pClick) и релевантность документа.

Выводы

1. Патент описывает ядро CatBoost: Изобретение описывает ключевые механизмы, лежащие в основе CatBoost (учитывая авторов и технические детали, такие как Oblivious Trees). Это подтверждает, что ранжирование Яндекса базируется на этом алгоритме.
2. Интеграция разнородных сигналов: Система специально разработана для совместной обработки числовых (поведенческие метрики, скоры) и категориальных признаков (URL, запрос, домен, регион) в единой модели.
3. Учет сложных комбинаций факторов (Feature Interactions): Механизм комплексного вектора позволяет модели выявлять сложные нелинейные взаимодействия. Например, модель может понять, что определенный уровень CTR имеет разное значение для разных доменов или типов запросов.
4. Критическая важность поведенческих факторов: Патент явно указывает (Claim 5) поведенческие метрики (клики, просмотры) как Первые данные, которые напрямую используются для навигации по дереву решений, подтверждая их фундаментальную роль в ранжировании.
5. Инфраструктурный фокус: Патент является чисто техническим и описывает внутренние алгоритмические процессы. Он не дает прямых рекомендаций для SEO, но обеспечивает понимание технической сложности системы ранжирования.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент носит инфраструктурный характер. Однако понимание механизма работы CatBoost дает стратегические инсайты:

• Максимизация позитивных поведенческих сигналов: Числовые данные, такие как клики и просмотры (Claim 5), напрямую влияют на навигацию по дереву решений (Вектор масок). Улучшение CTR сниппетов и удовлетворенности пользователей контентом критически важно, так как эти сигналы обрабатываются основной формулой ранжирования.
• Обеспечение сильных и стабильных сигналов по всем фронтам: Поскольку система эффективно учитывает комбинации числовых и категориальных факторов, стратегия должна быть комплексной. Нельзя полагаться только на один тип оптимизации.
• Развитие авторитетности домена и стабильность URL: Доменное имя и URL указаны как примеры категориальных факторов (Claim 5). Сильный домен и стабильные URL могут формировать позитивные предсказания в комбинации с другими факторами через Хэш-вектор.

Worst practices (это делать не надо)

• Накрутка поведенческих факторов (ПФ): Хотя ПФ важны, попытки их искусственной накрутки могут быть выявлены. CatBoost, благодаря своей архитектуре, устойчив к переобучению и может выявлять аномальные паттерны. Неестественные комбинации признаков (например, высокий CTR при плохих остальных метриках или аномальном источнике трафика) могут быть интерпретированы негативно.
• Частая смена структуры URL без крайней необходимости: Поскольку URL являются категориальными идентификаторами, частая их смена может затруднить модели корректную оценку ресурса, так как для системы это будут новые категориальные признаки, не имеющие истории.
• Игнорирование комплексности ранжирования: Не стоит искать «серебряную пулю». Патент демонстрирует, что финальное решение принимается на основе сложного взаимодействия сотен признаков разных типов.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает, что Яндекс обладает передовой технологией машинного обучения (CatBoost), специально оптимизированной для задач ранжирования. Стратегическое значение для SEO заключается в понимании того, что система ранжирования Яндекса способна выявлять очень сложные и нелинейные закономерности в данных. Это делает традиционные методы анализа корреляций менее эффективными и требует перехода к комплексному подходу к оптимизации, основанному на качестве сайта, удовлетворении интента пользователя и сильных поведенческих сигналах.

Практические примеры

Патент описывает внутренний механизм обработки данных, поэтому прямых практических примеров для SEO нет. Однако можно смоделировать, как система обрабатывает данные.

Моделирование процесса ранжирования

Задача: Оценить релевантность Страницы А для Запроса Б.

1. Сбор данных:
   • Первые данные (Числовые): CTR = 0.08, BM25 Score = 15.
   • Вторые данные (Категориальные): Запрос = «CatBoost алгоритм», Домен = «example.com».
2. Обработка Первых данных (Древовидная модель):
   • Узел 1 (Условие: CTR > 0.05?): Да (0.08 > 0.05). Идем направо (1).
   • Узел 2 (Условие: BM25 > 20?): Нет (15 < 20). Идем налево (0).
   • Вектор масок =.
3. Обработка Вторых данных:
   • Хэш-функция(«CatBoost алгоритм», «example.com») = H1.
   • Хэш-вектор =.
4. Комплексный вектор:.
5. Хэшированный комплексный вектор: Хэш-функция([1, 0, H1]) = FinalHash.
6. Предсказание: Система ищет FinalHash в базе и находит соответствующий Параметр интереса (например, Оценка релевантности = 0.85).
7. Результат: Оценка 0.85 используется для ранжирования Страницы А.

Вопросы и ответы