Close Menu

    Как Яндекс обеспечивает согласованность данных при обновлении векторов в рекомендательных системах

    СПОСОБЫ И СЕРВЕРЫ ДЛЯ ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ, СВЯЗАННЫХ С ПОЛЬЗОВАТЕЛЯМИ И ЦИФРОВЫМИ ЭЛЕМЕНТАМИ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ (Methods and servers for storing data related to users and digital elements of a recommendation system)
    2022 Обучение моделей Патенты Яндекс Рекомендательные системы Яндекс Дзен

    Патент описывает инфраструктурное решение для рекомендательных систем Яндекса. Он решает проблему рассинхронизации данных при обновлении векторных представлений (эмбеддингов) пользователей и контента. Система использует комбинацию распределенных и нераспределенных хранилищ с механизмом версионирования, чтобы гарантировать, что для расчета рекомендаций всегда используются векторы, созданные одной и той же версией модели.

    Описание

    Какую задачу решает

    Патент описывает внутренние процессы Яндекса без прямых рекомендаций для SEO.

    Он решает инфраструктурную проблему обеспечения согласованности данных (data consistency) в рекомендательных системах во время обновления моделей машинного обучения. Когда модель (в данном случае, модель матричной факторизации) переобучается, она генерирует новые векторные представления (эмбеддинги) пользователей и элементов контента. Обновление этих векторов в крупных распределенных системах занимает время. Патент устраняет риск использования несовместимых векторов (например, вектора пользователя от новой модели и вектора элемента от старой модели) для генерации рекомендаций. Такое несоответствие версий приводит к некорректным результатам.

    Что запатентовано

    Запатентован способ управления хранением и обновлением векторных представлений в рекомендательной системе. Суть изобретения заключается в специфической логике использования нераспределенного хранилища данных (для векторов пользователей) и распределенного хранилища данных (для векторов элементов) в сочетании с механизмом версионирования для поддержания консистентности во время асинхронных обновлений.

    Как это работает

    Система периодически переобучает модель. Новые векторы пользователей быстро сохраняются в нераспределенном хранилище, при этом старые версии временно сохраняются (хранятся обе версии). Новые векторы элементов начинают обновляться в распределенном хранилище, заменяя старые, что занимает существенно больше времени. В переходный период система обеспечивает согласованность: при запросе рекомендации она проверяет версию полученного вектора элемента и извлекает вектор пользователя строго соответствующей версии. После того как все векторы элементов гарантированно обновлены, старые векторы пользователей удаляются.

    Актуальность для SEO

    Высокая (для инфраструктуры рекомендательных систем и MLOps). Поддержание согласованности данных при частом обновлении ML-моделей в высоконагруженных распределенных системах является критически важной инженерной задачей.

    Важность для SEO

    Минимальное влияние (1/10). Патент имеет чисто технический, инфраструктурный характер. Он описывает внутренние процессы, связанные с управлением хранилищами данных в рекомендательных системах (например, Дзен, Музыка), а не в веб-поиске. Он не раскрывает алгоритмов ранжирования или факторов релевантности. Для SEO-специалистов этот патент не несет прямой практической ценности.

    Детальный разбор

    Термины и определения

    Модель матричной факторизации (Matrix Factorization Model)
    Модель машинного обучения, используемая в рекомендательных системах (коллаборативная фильтрация). Она обучается на основе известных взаимодействий пользователь-элемент для прогнозирования неизвестных. В качестве примера в патенте (п. 7, 17) упоминается модель на основе сингулярного разложения (SVD).
    Векторное представление (Vector Representation / Эмбеддинг)
    Численное представление пользователя или цифрового элемента (контента), являющееся выходными данными модели матричной факторизации. Близость векторов используется для оценки релевантности.
    Нераспределенное хранилище данных (Non-distributed data storage)
    Хранилище данных, обеспечивающее высокую скорость обновления. Может быть реализовано в виде хранилища ключ-значение или на одном физическом устройстве. Используется для хранения векторов пользователей.
    Распределенное хранилище данных (Distributed data storage)
    Хранилище, состоящее из множества узлов. Обеспечивает масштабируемость и отказоустойчивость, но обновление данных занимает больше времени из-за необходимости синхронизации узлов. Используется для хранения векторов элементов.
    Данные о взаимодействиях пользователь-элемент (User-Item Interaction Data)
    Исторические данные о том, как пользователи взаимодействовали с контентом (просмотры, клики, лайки). Используются для обучения модели.
    Итерация этапа использования модели (Iteration)
    Соответствует одной сессии обучения или переобучения модели. Каждая итерация генерирует новый, внутренне согласованный набор векторов. В патенте идентифицируется с помощью значений (например, «первое значение», «второе значение»), которые являются идентификаторами версии.
    Ранжирующий признак (Ranking Feature)
    Значение, сформированное на основе сочетания вектора пользователя и вектора элемента, которое используется для ранжирования элемента для этого пользователя.

    Ключевые утверждения (Анализ Claims)

    Патент фокусируется на методологии хранения и обновления данных для обеспечения их согласованности в распределенной среде.

    Claim 1 (Независимый пункт): Описывает полный жизненный цикл обновления данных.

    1. Обучение модели матричной факторизации на данных до момента Т1.
    2. Итерация 1: Генерация первых векторов пользователей (UV1) и элементов (IV1).
    3. Сохранение UV1 с меткой версии 1 в нераспределенном хранилище. Сохранение IV1 с меткой версии 1 в распределенном хранилище.
    4. Повторное обучение модели на новых данных до момента Т2 (Т2 > Т1).
    5. Итерация 2: Генерация вторых векторов (UV2 и IV2).
    6. Обновление хранилищ (Ключевой этап):
      • Сохранение UV2 с меткой версии 2 в нераспределенном хранилище в дополнение к UV1. (Хранятся обе версии).
      • Сохранение IV2 с меткой версии 2 в распределенном хранилище вместо IV1 (замена). Этот процесс занимает время.
    7. Удаление UV1 из нераспределенного хранилища в момент Т3, только когда IV2 гарантированно сохранены на всех узлах распределенного хранилища.

    Claim 5 (Зависимый пункт): Уточняет, что время обновления векторов пользователей (в нераспределенном хранилище) существенно меньше времени обновления векторов элементов (в распределенном хранилище).

    Claim 10 (Зависимый пункт): Детализирует логику работы системы в переходный период (между Т2 и Т3), когда необходимо обеспечить консистентность.

    1. Получение запроса на рекомендацию для пользователя.
    2. Извлечение вектора потенциально рекомендуемого элемента из распределенного хранилища. На этом этапе система может получить либо IV1, либо IV2 (целевой вектор элемента).
    3. Определение версии полученного вектора элемента (версия 1 или 2).
    4. Выбор вектора пользователя из нераспределенного хранилища строго той же версии. Если получен IV1, выбирается UV1. Если получен IV2, выбирается UV2.
    5. Формирование ранжирующего признака путем сочетания согласованных векторов.

    Где и как применяется

    Этот патент не относится к стандартной архитектуре веб-поиска (Crawling, Indexing, Ranking). Он описывает инфраструктуру и процессы MLOps в рамках Рекомендательных Систем (например, Яндекс.Дзен, Музыка, Маркет).

    Применение происходит на уровне хранения данных и извлечения признаков для ранжирования внутри рекомендательного движка.

    • Слой хранения данных: Управление взаимодействием между сервером рекомендаций, нераспределенным хранилищем (для User Embeddings) и распределенным хранилищем (для Item Embeddings).
    • Слой ранжирования (Feature Extraction): На этапе формирования признаков система использует описанную логику версионирования, чтобы извлечь согласованную пару векторов (пользователь, элемент) и вычислить ранжирующий признак.

    На что влияет

    Патент не влияет на SEO-факторы, типы контента или специфические запросы в веб-поиске.

    В рамках рекомендательной системы он влияет на:

    • Стабильность и качество рекомендаций: Обеспечивает, что качество рекомендаций не падает в моменты обновления моделей из-за использования несогласованных данных.
    • Все цифровые элементы и пользователи в рамках системы, для которых генерируются векторные представления.

    Когда применяется

    Ключевая логика алгоритма активируется в процессе и сразу после обновления (переобучения) рекомендательной модели.

    • Триггер активации: Завершение повторного обучения модели матричной факторизации и начало процесса сохранения новых векторных представлений (Момент Т2).
    • Период активной работы логики согласования (Claim 10): Интервал времени между началом сохранения новых векторов (Т2) и моментом полного завершения обновления векторов элементов в распределенном хранилище (Т3). В этот период в системе сосуществуют данные двух версий.
    • Условие завершения: Получение подтверждения об отказоустойчивом хранении новых векторов элементов на всех узлах распределенного хранилища (Момент Т3, Claim 4).

    Пошаговый алгоритм

    Процесс управления обновлением данных в рекомендательной системе.

    Фаза 1: Исходное состояние (Итерация 1)

    1. Обучение модели: Сервер обучает модель матричной факторизации на исторических данных о взаимодействиях.
    2. Генерация векторов V1: Формируются первые векторные представления пользователей (UV1) и элементов (IV1).
    3. Сохранение V1: UV1 сохраняются в нераспределенном хранилище, IV1 — в распределенном. Оба набора помечаются версией 1.

    Фаза 2: Обновление модели (Итерация 2)

    1. Повторное обучение: Модель переобучается на более свежих данных.
    2. Генерация векторов V2: Формируются вторые векторные представления (UV2 и IV2).

    Фаза 3: Переходный период (Сосуществование версий)

    1. Обновление векторов пользователей (Быстро): UV2 сохраняются в нераспределенном хранилище с меткой версии 2 в дополнение к UV1.
    2. Обновление векторов элементов (Медленно): Начинается процесс сохранения IV2 в распределенном хранилище с меткой версии 2, заменяя IV1. Этот процесс длительный.
    3. Обработка запросов в переходный период:
      • При получении запроса на рекомендацию сервер извлекает вектор элемента из распределенного хранилища. Он может получить IV1 или IV2.
      • Сервер проверяет версию полученного вектора элемента.
      • Сервер извлекает из нераспределенного хранилища вектор пользователя строго той же версии (UV1 для IV1 или UV2 для IV2).
      • Формируется согласованный ранжирующий признак.

    Фаза 4: Завершение обновления

    1. Контроль завершения: Сервер определяет момент (Т3), когда IV2 гарантированно сохранены на всех узлах распределенного хранилища.
    2. Очистка: Сервер удаляет устаревшие векторы пользователей (UV1) из нераспределенного хранилища. В системе остаются только данные версии 2.

    Какие данные и как использует

    Данные на входе

    • Поведенческие факторы: Это единственные входные данные, упомянутые для обучения модели. Используются Данные о взаимодействиях пользователь-элемент. Они указывают на исторические взаимодействия (например, клики, просмотры) между пользователями и элементами цифрового контента.

    Патент не упоминает использование контентных, технических, ссылочных, временных, структурных, мультимедиа или географических факторов.

    Какие метрики используются и как они считаются

    • Модель матричной факторизации (MF): Используется для генерации векторных представлений. Цель обучения — прогнозирование отсутствующих взаимодействий. В качестве примера приводится модель на основе сингулярного разложения (SVD).
    • Ранжирующий признак (Ranking Feature): Формируется как «сочетание» целевого векторного представления пользователя и целевого векторного представления элемента. Этот признак используется при ранжировании элемента для пользователя. (В моделях матричной факторизации это обычно скалярное произведение векторов).
    • Метки версий (Первое значение, Второе значение): Идентификаторы итераций, используемые для контроля соответствия векторов пользователей и элементов.

    Выводы

    1. Инфраструктурный фокус: Патент является чисто инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO веб-поиска. Он решает инженерную задачу обеспечения согласованности данных при обновлении ML-моделей в высоконагруженных рекомендательных системах.
    2. Решение проблемы асинхронности: Система эффективно решает проблему рассинхронизации, возникающую из-за разной скорости обновления данных в разных типах хранилищ (быстром нераспределенном и медленном распределенном).
    3. Механизм версионирования: Ключевым механизмом является временное хранение нескольких версий пользовательских векторов и строгое версионирование. Это гарантирует, что для расчета рекомендации всегда используется пара векторов, сформированных в ходе одной и той же итерации обучения модели.
    4. Использование коллаборативной фильтрации: Патент подтверждает использование моделей матричной факторизации (например, SVD) в рекомендательных сервисах Яндекса для генерации векторных представлений на основе поведенческих данных.

    Практика

    Best practices (это мы делаем)

    Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO веб-поиска. Практических рекомендаций по оптимизации на основе этого патента сформулировать невозможно.

    Worst practices (это делать не надо)

    Патент не направлен против каких-либо SEO-манипуляций и не делает какие-либо существующие SEO-тактики неэффективными или опасными.

    Стратегическое значение

    Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент демонстрирует уровень инженерных решений Яндекса для поддержания стабильности и качества работы своих рекомендательных сервисов в условиях непрерывного обновления данных и моделей машинного обучения.

    Практические примеры

    Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает внутреннюю инфраструктуру хранения и синхронизации данных рекомендательной системы.

    Вопросы и ответы

    Применим ли этот патент к ранжированию в основном веб-поиске Яндекса?

    Нет. Патент явно указывает, что он относится к рекомендательным системам (например, Дзен, Музыка, Маркет). Описанные механизмы хранения данных и использования матричной факторизации специфичны для задач коллаборативной фильтрации и рекомендаций контента, а не для ранжирования документов в веб-поиске.

    Что такое модель матричной факторизации, упомянутая в патенте?

    Это метод машинного обучения, популярный в рекомендательных системах. Он позволяет представить предпочтения пользователей и характеристики контента в виде векторов (эмбеддингов) в скрытом пространстве признаков. Модель (например, SVD) обучается так, чтобы скалярное произведение вектора пользователя и вектора элемента предсказывало вероятность их взаимодействия (например, клика или лайка).

    Какую основную проблему решает это изобретение?

    Основная проблема — это рассинхронизация данных при обновлении рекомендательной модели. Если после переобучения модели обновить векторы пользователей, но не успеть обновить векторы контента, система начнет рассчитывать релевантность, используя несогласованные данные (новый вектор пользователя * старый вектор контента). Это приведет к ошибкам и ухудшению качества рекомендаций. Патент решает эту проблему через версионирование.

    Почему Яндекс использует два разных типа хранилищ (распределенное и нераспределенное)?

    Это связано с разными требованиями. Векторы элементов (контента) требуют большого объема хранения и отказоустойчивости, что обеспечивается распределенным хранилищем (но обновление в нем медленное). Векторы пользователей хранятся в нераспределенном (более быстром) хранилище, что позволяет быстро обновить их и временно хранить несколько версий для поддержания согласованности во время медленного обновления векторов элементов.

    Что произойдет, если система использует векторы разных версий?

    Результат будет некорректным. Векторы, полученные в разных сессиях обучения (разных версий), находятся в разных латентных пространствах. Их сочетание не имеет математического смысла и приведет к генерации некорректных ранжирующих признаков, что значительно ухудшит качество рекомендаций.

    Влияет ли этот патент на SEO стратегии?

    Нет, прямого влияния на SEO нет. Этот патент полностью посвящен инфраструктуре и MLOps процессам внутри рекомендательных систем Яндекса. Он не описывает факторы ранжирования, методы оценки качества контента или другие аспекты, релевантные для поисковой оптимизации веб-сайтов.

    Какие данные используются для обучения модели, описанной в патенте?

    В патенте указано, что модель матричной факторизации обучается на основе данных о взаимодействиях пользователь-элемент. Это исторические поведенческие данные, такие как клики, просмотры, лайки, время взаимодействия с контентом. Контентные или ссылочные факторы не упоминаются.

    Могу ли я как SEO-специалист повлиять на векторные представления моего контента, описанные здесь?

    В контексте этого патента векторные представления формируются моделью матричной факторизации исключительно на основе поведения пользователей (коллаборативная фильтрация). Прямого влияния через текстовую оптимизацию нет. Влияние косвенное: если контент привлекает и вовлекает определенную аудиторию, его вектор будет близок к векторам этих пользователей.

    Как система узнает, что обновление в распределенном хранилище завершено?

    Патент (пункты 4 и 14) упоминает, что сервер получает из распределенного хранилища данных «подтверждение отказоустойчивого хранения» новых векторных представлений элементов. Получение этого подтверждения является сигналом (третий момент времени), что обновление завершено и можно безопасно удалить старые векторы пользователей.

    Есть ли хоть какая-то практическая польза от этого патента для SEO-специалиста?

    Нет, практической пользы для SEO этот патент не несет. Это глубоко инфраструктурный документ, решающий сложные инженерные задачи синхронизации данных в высоконагруженных распределенных системах. Он не содержит информации, которую можно было бы применить для продвижения сайтов в поиске.