Как Яндекс оптимизирует обучение своих основных моделей ранжирования (MatrixNet/CatBoost) с помощью нелинейной функции потерь

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную задачу машинного обучения: повышение точности и обобщающей способности моделей на основе Деревьев Принятия Решений (Decision Trees). Эти деревья являются основными строительными блоками алгоритмов градиентного бустинга Яндекса (MatrixNet и CatBoost), используемых для ранжирования. Изобретение предлагает оптимизацию того, как модель выбирает наилучшие разделения (splits) данных во время обучения, путем введения нового способа расчета Параметра Точности (функции потерь). Цель — улучшить точность и устойчивость итоговой модели.

Что запатентовано

Запатентован способ определения Параметра Точности обученной модели в виде Дерева Принятия Решений и способ создания такой модели. Суть изобретения заключается в применении специфической нелинейной Весовой Функции (Weighting Function) при расчете точности. Эта функция основана на количестве обучающих объектов (N), попавших в лист дерева, и определена как $log(N+1)$.

Как это работает

Механизм применяется на этапе офлайн-обучения моделей ранжирования. Когда Дерево Принятия Решений строится, оно оценивает множество потенциальных разделений данных в каждом узле. Патент описывает конкретную формулу для оценки качества этих разделений (Параметр Точности). Ключевой особенностью является то, что точность в каждом листе, полученном после разделения, взвешивается с использованием нелинейной функции $log(N+1)$, а не линейно по количеству объектов (N). Выбирается то разделение, которое оптимизирует этот специфический взвешенный показатель.

Актуальность для SEO

Высокая (Техническая актуальность). Алгоритмы на основе градиентного бустинга над деревьями решений (GBDT), такие как CatBoost, являются ядром ранжирования Яндекса. Оптимизация процесса их обучения критически важна для качества поиска. Учитывая дату (2015) и авторов, описанные методы, вероятно, являются частью алгоритма CatBoost или его предшественника MatrixNet.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное/инфраструктурное (1/10). Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Это глубоко технический патент, описывающий математику обучения ML-моделей (CatBoost/MatrixNet), а не используемые факторы ранжирования или стратегии. SEO-специалист не может предпринять прямых действий или изменить свою стратегию, основываясь на функции потерь, используемой поисковой системой для обучения своих моделей.

Детальный разбор

Термины и определения

Патент носит чисто технический характер и описывает инфраструктуру машинного обучения.

Дерево принятия решений (Decision Tree)

Модель машинного обучения, используемая для прогнозирования. Состоит из узлов и листов. Является базовым элементом ансамблей, таких как Gradient Boosting (CatBoost/MatrixNet).

Лист (Leaf)

Конечный узел дерева принятия решений. С ним связаны обучающие объекты, которые удовлетворили всем условиям на пути от корня дерева до этого листа.

Обучающий объект (Training Object)

Элемент набора данных, используемый для обучения модели. Каждый объект состоит из Признаков и Параметра Интереса.

Параметр интереса (Parameter of Interest / Target)

Целевая переменная, которую модель учится предсказывать (например, вероятность клика, оценка релевантности, CTR).

Параметр точности (Accuracy Parameter)

Метрика для оценки качества модели или ее части (листа). В контексте патента функционирует как функция потерь (Loss Function) или критерий разделения (Splitting Criterion) во время обучения.

Признаки (Features)

Характеристики обучающего объекта (например, текстовая релевантность, URL, количество кликов).

Узел (Node)

Элемент структуры дерева, в котором происходит проверка фактора (условия) и разделение данных.

Фактор (Factor)

Условие или правило разделения (split), связанное с узлом дерева. Определяет, куда будет направлен объект (например, «Признак X > Y»). Не путать с фактором ранжирования в SEO-смысле.

Весовая функция (Weighting Function)

Функция, используемая для придания различной значимости разным листам при расчете Параметра Точности. В данном патенте это $log(N+1)$.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методологии расчета точности Дерева Принятия Решений во время его обучения.

Claim 2 (Независимый пункт): Описывает способ определения Параметра Точности обученной модели в виде Дерева Принятия Решений.

1. Система получает доступ к обученной модели, созданной на основе набора Обучающих Объектов.
2. Для данного листа определяется число связанных с ним обучающих объектов (N).
3. Определяется Параметр Точности Листа на основе (i) значений Параметров Интереса в этом листе и (ii) числа этих параметров (N).
4. Определяется общий Параметр Точности всей модели на основе Параметра Точности Листа (листов).

Claim 4 (Ключевая инновация): Уточняет Claim 2. При определении Параметра Точности Листа используется Весовая Функция, которая нелинейно зависит от числа обучающих объектов (N) в этом листе. Это отличается от стандартных методов, часто использующих линейное взвешивание.

Claim 5: Определяет конкретную формулу Весовой Функции:

$$log(N_{j}+1)$$

где $N_{j}$ — число параметров интереса (объектов), связанных с j-тым листом.

Claim 8: Определяет формулу для расчета общего Параметра Точности модели (описывается как «общая ошибка листов»):

$$\sum_{j=1}^{M}[(\sum_{i\in\mathcal{D}_{j}}target_{i})^{2}-\sum_{i=1}^{N_{j}}target_{i}^{2}]\times log(N_{j}+1)$$

где M — число листов, $N_{j}$ — число параметров интереса в j-том листе, $target_{i}$ — значение параметра интереса для объекта i.

Формула описывает взвешенную сумму по всем листам. Внутри скобок находится выражение, связанное с дисперсией или суммой квадратов целевых переменных в листе. Ключевым элементом является умножение этого значения на запатентованный логарифмический вес $log(N_{j}+1)$.

Claim 14 (Независимый пункт): Описывает способ создания (обучения) модели с использованием метода из Claim 2.

1. Система получает доступ к набору Факторов (потенциальных условий разделения).
2. Для данного положения узла в создаваемой модели система оценивает различные факторы, создавая предварительные модели.
3. Для каждой предварительной модели рассчитывается Параметр Точности по методу из Claim 2 (используя формулу из Claim 8).
4. Идентифицируется фактор, который обеспечивает наилучший (оптимальный) Параметр Точности.
5. Этот фактор связывается с данным положением узла в итоговой модели.

Где и как применяется

Патент описывает исключительно инфраструктурные процессы, происходящие вне этапов обработки запроса пользователя в реальном времени.

Офлайн-процессы и Машинное Обучение (ML Infrastructure)

Изобретение применяется на этапе обучения моделей ранжирования, которые затем используются на слое RANKING.

• Компоненты: Метод интегрирован в инфраструктуру обучения ML-моделей Яндекса (например, фреймворк CatBoost или его предшественник MatrixNet).
• Процесс: Алгоритм используется для построения Деревьев Принятия Решений. Запатентованный Параметр Точности служит критерием для выбора наилучшей структуры дерева во время его роста.
• Входные данные: Набор Обучающих Объектов (признаки ранжирования и целевые переменные).
• Выходные данные: Обученная модель прогнозирования (Decision Tree) с оптимизированной структурой.

На что влияет

Поскольку изобретение касается базового алгоритма машинного обучения, используемого Яндексом, оно косвенно влияет на все аспекты ранжирования.

• Качество моделей ранжирования: Влияет на точность и обобщающую способность моделей, используемых на уровнях L2/L3 ранжирования, а также, вероятно, моделей качества (Proxima).
• Применимость к различным данным: В Claims 10 и 11 указаны примеры признаков и параметров интереса, которые охватывают как поисковое ранжирования (релевантность документа, поисковой запрос, URL), так и рекламные системы или рекомендательные сервисы (CTR, вероятность щелчка, пользовательский интерес).

Метод не имеет специфической привязки к типам контента, запросов, нишам или географии.

Когда применяется

• Временные рамки: Алгоритм применяется исключительно в офлайн-режиме, во время процессов обучения или переобучения моделей ранжирования. Он не выполняется в момент обработки запроса пользователя.
• Триггеры активации: Запуск процесса обучения новой модели. Внутри этого процесса метод активируется каждый раз, когда алгоритму необходимо выбрать оптимальное разделение (split) для узла дерева.

Пошаговый алгоритм

Процесс обучения Дерева Принятия Решений с использованием запатентованного метода.

1. Инициализация: Получение набора Обучающих Объектов и набора доступных Факторов (условий разделения).
2. Итеративное построение дерева: Процесс начинается с корневого узла и рекурсивно продолжается для создания структуры дерева.
3. Оценка кандидатов на разделение (для текущего узла):
   1. Система перебирает все доступные Факторы (кандидаты).
   2. Для каждого кандидата временно применяется разделение данных, формируя предварительные листы.
4. Расчет Параметра Точности (Применение патента):
   1. Для каждого предварительного листа (j) определяется количество объектов ($N_{j}$).
   2. Рассчитывается Весовая Функция: $log(N_{j}+1)$.
   3. Рассчитывается значение ошибки/точности листа на основе целевых переменных (targets) объектов в листе.
   4. Вычисляется общий Параметр Точности для данного разделения по формуле из Claim 8, используя рассчитанные нелинейные веса.
5. Выбор наилучшего разделения: Выбирается Фактор, который обеспечил наилучшее значение Параметра Точности.
6. Создание узла: Выбранный Фактор фиксируется в текущем узле модели.
7. Рекурсия или Остановка: Процесс повторяется для дочерних узлов или останавливается, если достигнуты критерии остановки.

Какие данные и как использует

Патент описывает алгоритм машинного обучения, который может применяться к любым данным. Конкретные факторы ранжирования не являются сутью изобретения, однако в патенте приводятся примеры.

Данные на входе

Примеры Признаков (Features) (Claim 10):

• Поведенческие факторы: Число щелчков мышью, число просмотров.
• Технические факторы: URL, доменное имя, IP-адрес.
• Контентные факторы: Поисковой запрос, ключевое слово.
• Системные данные: Ранжирование документов.

Примеры Параметров Интереса (Targets) (Claim 11):

• Метрики релевантности: Прогнозирование поискового результата, релевантность документа.
• Поведенческие факторы: Вероятность щелчка мышью, пользовательский интерес, число щелчков мышью, отношение количества щелчков мышью к количеству показов (CTR).

Какие метрики используются и как они считаются

• $N_{j}$ (Число объектов в листе): Количество обучающих объектов, попавших в j-тый лист дерева.
• $target_{i}$ (Параметр интереса): Целевое значение для i-того объекта.
• Весовая Функция (Weighting Function): Рассчитывается как $log(N_{j}+1)$. Это ключевой элемент патента, обеспечивающий нелинейное взвешивание точности листа в зависимости от его размера. Использование логарифма означает, что вклад листа в общую ошибку модели растет медленнее, чем количество объектов в нем (убывающая отдача).
• Параметр Точности Модели (Общая ошибка листов): Рассчитывается по формуле:

  $$\sum_{j=1}^{M}[(\sum_{i\in\mathcal{D}_{j}}target_{i})^{2}-\sum_{i=1}^{N_{j}}target_{i}^{2}]\times log(N_{j}+1)$$

  Эта метрика используется в качестве критерия для оптимизации структуры дерева во время обучения.

Выводы

1. Инфраструктурный характер патента: Патент описывает исключительно внутренние процессы машинного обучения Яндекса (оптимизацию обучения ML-моделей) и не содержит прямых рекомендаций для SEO-специалистов.
2. Оптимизация обучения Decision Trees: Изобретение представляет собой специфическую математическую оптимизацию для тренировки Деревьев Принятия Решений. Вероятно, это один из компонентов, лежащих в основе эффективности алгоритмов CatBoost и MatrixNet.
3. Ключевая инновация — логарифмическое взвешивание: Центральным элементом является использование нелинейной весовой функции $log(N+1)$ при расчете Параметра Точности (функции потерь). Это влияет на то, как модель выбирает структуру дерева, потенциально улучшая ее качество и устойчивость.
4. Подтверждение технологической сложности: Патент демонстрирует глубокий уровень проработки базовых алгоритмов машинного обучения в Яндексе. Ранжирование основано на сложных, проприетарных математических методах.
5. Подтверждение используемых данных: Патент подтверждает (в Claims 10 и 11), что при обучении моделей используются такие данные, как CTR, клики, просмотры, URL, домен, запрос и ключевые слова.
6. Отсутствие практических выводов для SEO: Понимание данного конкретного метода оптимизации обучения моделей не дает SEO-специалистам конкретных действий или инсайтов о факторах ранжирования, на которые можно повлиять.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент скорее инфраструктурный и не дает конкретных практических выводов для SEO. Невозможно сформулировать технические, контентные или ссылочные рекомендации, основанные непосредственно на описанном механизме расчета функции потерь.

Хотя патент подтверждает (в Claim 11), что поведенческие метрики (CTR, клики, пользовательский интерес) используются как целевые переменные (Targets) при обучении, это является общеизвестным фактом. Патент лишь показывает, что модель обучается прогнозировать эти метрики более точно. Это усиливает важность работы над улучшением реальных поведенческих факторов, но не предлагает новых тактик.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не выделяет какие-либо SEO-тактики как неэффективные или опасные. Он не направлен против конкретных манипуляций, а служит для улучшения общего качества моделей машинного обучения.

Однако, поскольку патент направлен на повышение точности и устойчивости моделей, попытки найти простые лазейки или полагаться на манипуляции становятся менее эффективными против более совершенных алгоритмов.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в подтверждении того, что Яндекс глубоко инвестирует в разработку и оптимизацию собственных технологий машинного обучения (таких как CatBoost/MatrixNet). Для Senior SEO-специалистов это сигнал о том, что поисковая система использует сложные, проприетарные математические методы для построения моделей ранжирования. Это подчеркивает общую тенденцию к усложнению алгоритмов и повышению их способности автоматически выявлять качество и релевантность, что требует от SEO фокусировки на фундаментальных аспектах качества сайта и улучшении пользовательского опыта.

Практические примеры

Практических примеров применения в SEO нет. Патент описывает математический аппарат обучения моделей, а не сценарии ранжирования сайтов или SEO-механизмы.

Вопросы и ответы