Как Яндекс решает проблему «холодного старта» для нового контента в рекомендательных системах (например, Дзен)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему рекомендательных систем — проблему «холодного старта» (Cold Start). Эта проблема возникает, когда в систему добавляется новый цифровой элемент (например, статья в Дзене), по которому еще нет истории пользовательских взаимодействий (кликов, просмотров). Классические методы коллаборативной фильтрации, основанные на анализе поведения, не могут эффективно обработать такие элементы. Изобретение позволяет генерировать релевантные рекомендации для нового контента сразу после его появления.

Что запатентовано

Запатентован способ обучения алгоритма машинного обучения (MLA), который генерирует Прогнозируемое Совместное Векторное Представление (эмбеддинг) для элемента на основе его содержания (например, текста). Суть изобретения в том, чтобы это прогнозируемое представление максимально точно имитировало Целевое Совместное Векторное Представление, которое было бы получено с помощью коллаборативной фильтрации (например, SVD), если бы данных о поведении было достаточно.

Как это работает

Система использует два ключевых типа моделей. Первая модель (Другой MLA, например, SVD) обучается на элементах с богатой историей взаимодействий и генерирует для них «истинные» поведенческие векторы (Целевые Векторы). Это эталон (Ground Truth). Вторая модель (основной предмет патента) берет на вход только контент (текст) тех же элементов и учится генерировать Прогнозируемые Векторы так, чтобы они были максимально близки к Целевым Векторам. Разница минимизируется через Оценку Штрафа. После обучения эта вторая модель может анализировать контент нового элемента и сразу генерировать для него вектор, решая проблему «холодного старта».

Актуальность для SEO

Высокая. Описанный подход, при котором поведенческие данные (коллаборативная фильтрация) используются как эталон для обучения моделей, анализирующих контент (NLP), является краеугольным камнем современных рекомендательных систем (Дзен, YouTube и т.д.) для обеспечения качества ранжирования свежего контента.

Важность для SEO

Влияние на SEO умеренное (4/10). Патент явно и недвусмысленно описывает работу Системы Рекомендации Контента, а не ранжирование в основном веб-поиске Яндекса. Для традиционного SEO он не дает прямых рекомендаций. Однако этот патент критически важен для понимания алгоритмов видимости контента внутри рекомендательных платформ Яндекса (например, Дзен). Он показывает, как система оценивает новый контент до накопления поведенческих факторов.

Детальный разбор

Термины и определения

В патенте используется сложная номенклатура с несколькими алгоритмами машинного обучения (MLA).

Цифровой элемент (Digital Element)

Единица контента в рекомендательной системе (статья, пост, видео). Может быть новым элементом без истории взаимодействий.

MLA (Алгоритм Машинного Обучения)

Модель, которая обучается в рамках патента (Контентная модель). Принимает на вход контент элемента (например, текст) и генерирует Прогнозируемое Совместное Векторное Представление.

Другой MLA (Another MLA)

Модель коллаборативной фильтрации. В патенте (п. 4) указано, что это может быть алгоритм на основе Сингулярного Разложения (SVD). Используется для генерации Целевых Векторов (Ground Truth) на основе исторических взаимодействий пользователей.

Третий MLA (Third MLA)

Финальный алгоритм ранжирования. В патенте (п. 7) указано, что это может быть алгоритм на основе дерева решений (например, CatBoost). Принимает на вход параметры, вычисленные на основе векторов элементов и пользователей.

Второй Другой MLA (Second Another MLA)

Алгоритм, упомянутый в Claim 5, используемый для определения Другого Пользовательского Векторного Представления, которое взаимодействует с Прогнозируемыми векторами.

Целевое Совместное Векторное Представление (Target Joint Vector Representation)

Эмбеддинг элемента, сгенерированный Другим MLA (SVD) на основе поведения пользователей. Считается эталоном.

Прогнозируемое Совместное Векторное Представление (Predicted Joint Vector Representation)

Эмбеддинг элемента, сгенерированный MLA на основе контента элемента. Цель обучения — сделать его максимально близким к Целевому Вектору.

Оценка Штрафа (Penalty Score)

Функция потерь (Loss Function). Метрика, указывающая на степень сходства между Прогнозируемым и Целевым векторами. Минимизируется в процессе обучения.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает двухфазную систему: Фазу Обучения модели для решения проблемы «холодного старта» и Фазу Применения этой модели в реальной рекомендательной системе.

Claim 1 (Независимый пункт): Описание Фазы Обучения.

1. Формирование обучающего набора. Берутся элементы, по которым достаточно пользовательских взаимодействий («обучающие элементы»).
2. Генерация эталона: Другой MLA (SVD) используется для формирования Целевого совместного векторного представления на основе этих взаимодействий.
3. Итерация обучения:
   • Входные данные (контент) обучающего элемента подаются в основной MLA.
   • Основной MLA формирует Прогнозируемое совместное векторное представление.
   • Вычисляется Оценка штрафа путем сравнения Прогнозируемого и Целевого представлений.
   • Основной MLA корректируется с использованием оценки штрафа, чтобы увеличить сходство между Прогнозируемым и Целевым представлениями.

Ядро изобретения — это использование результатов коллаборативной фильтрации (поведенческие данные) в качестве целевой функции для обучения контентной модели. Это техника, известная как дистилляция знаний (Knowledge Distillation). Цель — научить модель по тексту предсказывать, как пользователи будут реагировать на этот текст.

Claim 2 и 3 (Зависимые пункты): Уточняют, что входными данными для основного MLA являются первичные текстовые данные элемента.

Claim 5 (Зависимый пункт): Описание Фазы Применения (Работа рекомендательной системы).

1. Получение запроса на рекомендацию от пользователя.
2. Определение множества кандидатов. Оно содержит как известные элементы (с историей взаимодействий), так и новые элементы (без истории).
3. Получение векторов для элементов:
   • Для известных элементов: используется Целевое представление (рассчитанное SVD).
   • Для новых элементов: используется Прогнозируемое представление (рассчитанное обученным MLA по контенту).
4. Получение векторов для пользователя (упоминаются разные типы пользовательских векторов, рассчитанные разными MLA, включая Второй Другой MLA).
5. Формирование параметров (скоринг): Рассчитывается произведение (Dot Product) между вектором элемента и соответствующим вектором пользователя. Это дает оценку совместимости.
6. Ранжирование: Эти параметры подаются как входные данные (признаки) в Третий MLA (CatBoost), который выполняет финальное ранжирование кандидатов.

Этот пункт описывает гибридную систему, которая может одновременно ранжировать старый и новый контент, используя для них векторы, полученные разными способами, но находящиеся в одном и том же векторном пространстве.

Где и как применяется

Важно понимать, что данный патент не относится к архитектуре основного веб-поиска Яндекса. Он описывает внутренние механизмы Системы Рекомендации Контента (например, Дзен).

Применение происходит на двух уровнях:

1. Офлайн-процессы (Обучение и Подготовка данных)

• Обработка логов: Анализ истории пользовательских взаимодействий.
• Работа Другого MLA (SVD): Вычисление Целевых векторных представлений для пользователей и известных элементов на основе коллаборативной фильтрации. Происходит периодически.
• Обучение Основного MLA: Обучение контентной модели предсказывать результаты работы SVD. Это ресурсоемкий процесс.

2. Онлайн-процессы (Генерация рекомендаций)

• Индексирование и Извлечение Признаков: Когда новый элемент появляется в системе, Основной MLA анализирует его контент (текст) и немедленно генерирует Прогнозируемое векторное представление.
• Ранжирование (Третий MLA): При запросе пользователя система собирает кандидатов, вычисляет параметры совместимости (Dot Product между векторами пользователя и элемента) и использует Третий MLA (CatBoost) для формирования ленты.

На что влияет

• Свежий контент: Основное влияние оказывается на скорость и качество ранжирования нового контента. Патент позволяет эффективно внедрять свежие материалы в ленту рекомендаций без необходимости ждать накопления статистики.
• Типы контента: Влияет на контент в рекомендательной системе, для которого можно извлечь контентные признаки. Патент фокусируется на первичных текстовых данных (п. 2).

Когда применяется

• Триггер активации Основного MLA: Появление нового цифрового элемента в системе (проблема холодного старта) или обновление контента существующего элемента.
• Триггер активации Другого MLA (SVD): Периодическое обновление поведенческих моделей в офлайн-режиме на основе накопленных логов.
• Триггер активации Третьего MLA: Каждый раз, когда пользователь запрашивает или обновляет ленту рекомендаций.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-обучение (Knowledge Distillation)

1. Сбор данных: Накопление логов пользовательских взаимодействий (пользователь, элемент, тип взаимодействия).
2. Обучение Поведенческой Модели (Другой MLA): Использование SVD для факторизации матрицы взаимодействий. Результат — Целевые векторные представления для известных элементов и пользователей (Ground Truth).
3. Подготовка обучающей выборки: Формирование пар {Контент элемента; Целевое векторное представление элемента} для элементов с достаточной историей.
4. Обучение Контентной Модели (Основной MLA):
   1. Ввод контента (текста) в Основной MLA.
   2. Генерация Прогнозируемого векторного представления.
   3. Расчет Оценки штрафа (сравнение Прогнозируемого и Целевого векторов).
   4. Корректировка весов Основного MLA для минимизации штрафа.

Процесс Б: Онлайн-генерация рекомендаций (Inference)

1. Обработка нового контента (при необходимости): Для новых элементов генерация Прогнозируемого векторного представления с помощью обученного Основного MLA.
2. Получение запроса: Пользователь открывает рекомендательную систему.
3. Извлечение вектора пользователя: Получение текущих векторов пользователя.
4. Отбор кандидатов: Выбор набора потенциально релевантных элементов (микс новых и старых).
5. Скоринг (Вычисление параметров): Для каждого кандидата:
   1. Извлечение вектора элемента (Целевого для старых, Прогнозируемого для новых).
   2. Расчет совместимости: $Score = Vector_{User} \cdot Vector_{Item}$ (скалярное произведение).
6. Ранжирование (Третий MLA): Использование рассчитанных Score как признаков в ранжирующей модели (CatBoost) наряду с другими факторами.
7. Выдача: Формирование ленты рекомендаций.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Критически важны для работы Другого MLA (SVD). Используются логи предыдущих пользовательских взаимодействий (просмотры, лайки, время чтения, клики). Эти данные формируют матрицу взаимодействия Пользователь-Элемент и являются основой для обучения всей системы.
• Контентные факторы: Являются входными данными для обучаемого MLA. В патенте особо выделяются первичные текстовые данные (п. 2, 3), которые определяются на основе контента элемента (заголовки, основной текст).

Какие метрики используются и как они считаются

• Сингулярное Разложение (SVD) / Матричная факторизация: Используется в Другом MLA (п. 4) для разложения матрицы взаимодействий на матрицы пользователей и элементов, что позволяет получить Целевые векторные представления (эмбеддинги).
• Векторные Представления (Эмбеддинги): Целевые (поведенческие) и Прогнозируемые (контентные) векторы.
• Оценка Штрафа (Loss Function): Метрика для сравнения векторов, используемая при обучении MLA. Измеряет степень сходства между Прогнозируемым и Целевым векторами (например, Cosine Distance или MSE).
• Скалярное произведение (Dot Product): Используется на этапе скоринга (п. 5) для вычисления совместимости между вектором пользователя и вектором элемента. Результат используется как признак для ранжирования.
• Алгоритм на основе дерева решений (CatBoost): Используется в Третьем MLA (п. 7) для финального ранжирования.

Выводы

1. Патент для Рекомендательных Систем, не для Веб-Поиска: Все описанные механизмы относятся к системам рекомендации контента (например, Дзен). Прямых выводов для SEO в основном поиске Яндекса нет.
2. Поведенческие данные — это эталон релевантности (Ground Truth). Патент явно демонстрирует, что Яндекс рассматривает результаты коллаборативной фильтрации (анализ поведения масс пользователей) как цель, к которой должны стремиться модели, анализирующие контент (NLP).
3. Решение проблемы «Холодного старта». Описан конкретный механизм (Knowledge Distillation), позволяющий новому контенту немедленно включаться в ранжирование. Система прогнозирует его будущий успех, основываясь на том, как похожий контент перформил в прошлом.
4. Многоступенчатая ML-архитектура. Яндекс использует специализированные модели для разных задач: SVD для извлечения поведенческих паттернов, контентную модель (вероятно, нейросеть/трансформер) для анализа текста и предсказания поведения, и CatBoost для финального ранжирования.
5. Важность текста при старте: Для успешного старта нового контента критически важно, чтобы его текстовое содержание позволяло MLA точно сгенерировать Прогнозируемый Вектор, близкий к векторам уже популярного схожего контента.

Практика

Этот патент описывает инфраструктуру рекомендательных систем Яндекса. Он не дает практических выводов для традиционного SEO веб-сайтов. Рекомендации ниже применимы для оптимизации контента под рекомендательные системы (например, Дзен).

Best practices (это мы делаем)

• Создание контента, соответствующего успешным паттернам: Анализируйте контент, который уже популярен в вашей нише в рекомендательной системе. Ваш новый контент должен быть текстуально (по терминам, сущностям, подаче) похож на эти успешные примеры. Это повышает вероятность того, что Основной MLA сгенерирует для него качественное Прогнозируемое представление.
• Четкое позиционирование и ясность текстовых сигналов: Поскольку Основной MLA использует первичные текстовые данные для генерации эмбеддинга, крайне важно, чтобы текст был четким и тематически сфокусированным. Это поможет модели правильно интерпретировать содержание и спрогнозировать точный вектор.
• Оптимизация заголовков и первых абзацев: Вероятно, эти элементы имеют наибольший вес при анализе текста моделью MLA на этапе «холодного старта». Они должны быть максимально информативными и релевантными сути материала.

Worst practices (это делать не надо)

• Кликбейт и обман ожиданий: Использование кликбейтных заголовков, не соответствующих содержанию. MLA может сгенерировать вектор на основе заголовка, но если содержание отличается, это приведет к плохим поведенческим сигналам. Система полагается на качество исходных поведенческих данных, которые пессимизируют кликбейт.
• Низкокачественный, неструктурированный контент: Контент, из которого сложно извлечь четкие сигналы или который не соответствует интересам аудитории, получит низкое Прогнозируемое представление и не будет эффективно рекомендоваться.
• Смешение нескольких тем в одном элементе: Это затруднит для MLA генерацию точного Прогнозируемого Вектора, что ухудшит рекомендации на этапе холодного старта.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Яндекса на использование машинного обучения для глубокой интеграции поведенческих и контентных факторов. Он показывает, что для Яндекса идеальная NLP-модель — это не та, которая просто понимает текст, а та, которая может точно предсказать реакцию пользователя на этот текст. Это справедливо как для рекомендательных систем, так и является общим вектором развития для основного поиска.

Практические примеры

Сценарий: Запуск новой статьи в Дзене (Холодный старт)

1. Действие автора: Публикуется новая статья «Лучшие бюджетные смартфоны 2026 года: Топ-5 моделей». Истории взаимодействий нет (0 просмотров).
2. Действие системы (Индексация): Обученный MLA анализирует текст и заголовок статьи.
3. Обучение модели (Предыстория): MLA был ранее обучен на тысячах статей о гаджетах. Он знает, что статьи с похожим текстом получали Целевые Векторы (из SVD), которые близки к векторам пользователей, интересующихся технологиями.
4. Генерация вектора: MLA генерирует Прогнозируемый Вектор для новой статьи, размещая ее в векторном пространстве рядом с интересами «Технологии» и «Электроника».
5. Ранжирование: Когда пользователь, интересующийся гаджетами, запрашивает ленту, система вычисляет скалярное произведение его вектора и Прогнозируемого Вектора новой статьи.
6. Результат: Скор получается высоким, и Третий MLA (CatBoost) принимает решение показать эту статью в ленте пользователя немедленно после публикации, несмотря на отсутствие у нее истории просмотров.

Вопросы и ответы