Как Яндекс использует Item-Specific Decision Trees (ISDT) для персонализированных рекомендаций контента (на примере Яндекс Музыки)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения точности и эффективности генерации рекомендаций в рамках рекомендательной системы (например, Яндекс Музыка или Видео). Он предлагает специфическую архитектуру модели машинного обучения для коллаборативной фильтрации, позволяющую моделировать сложные взаимосвязи между предпочтениями пользователей и элементами контента.

Важное уточнение: Патент подан от ООО «Яндекс Музыка» и описывает внутренние процессы рекомендательных сервисов. Он не имеет прямого отношения к алгоритмам ранжирования веб-поиска и не устраняет какие-либо SEO-уязвимости.

Что запатентовано

Запатентован способ формирования модели машинного обучения, состоящей из множества подмоделей ISDT (Item-Specific Decision Trees – Деревья Решений, Специфичные для Элемента). Суть изобретения в том, что для каждого отдельного цифрового элемента (например, музыкального трека) создается своя собственная подмодель. Эта подмодель предсказывает вероятность взаимодействия пользователя с этим элементом, используя в качестве признаков историю взаимодействия пользователя с другими элементами каталога.

Как это работает

Система работает на основе данных о взаимодействиях пользователь-элемент (клики, прослушивания). Ключевой механизм — это обучение подмодели ISDT. Например, чтобы обучить модель для Трека А:

• Целевая переменная: Взаимодействовали ли пользователи с Треком А.
• Входные признаки: Взаимодействовали ли эти же пользователи с Треком Б, Треком В и т.д.

Модель для Трека А учится паттернам вида: «Если пользователь слушал Трек Б, какова вероятность, что он послушает Трек А?». Подмодель ISDT представляет собой ансамбль деревьев решений, обученный с помощью градиентного бустинга.

Актуальность для SEO

Высокая для рекомендательных систем (Яндекс Музыка, Видео, Дзен). Подход ISDT является эффективным методом для реализации коллаборативной фильтрации. Для веб-поиска и SEO актуальность отсутствует.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент не описывает механизмы сканирования, индексации или ранжирования веб-документов в органическом поиске. Он полностью сфокусирован на архитектуре модели машинного обучения для рекомендательных сервисов с закрытым каталогом контента и явными сигналами пользовательского взаимодействия.

Детальный разбор

Термины и определения

Цифровой элемент (Digital Element)

Единица контента в рекомендательной системе. В патенте упоминаются цифровые музыкальные элементы и цифровые видеоэлементы (песни, треки, фильмы).

Данные о взаимодействиях пользователь-элемент (User-Item Interaction Data)

Исторические данные о том, как пользователи взаимодействовали с элементами (прослушивания, просмотры, лайки). Являются основой для обучения модели.

Подмодель ISDT (ISDT Submodel)

Item-Specific Decision Tree (Дерево Решений, Специфичное для Элемента). Подмодель машинного обучения, связанная с одним конкретным цифровым элементом и предназначенная для прогнозирования вероятности взаимодействия пользователя с этим элементом.

Дерево решений (Decision Tree)

Компонент подмодели ISDT. Состоит из узлов признаков (проверяют значения признаков, например, «Слушал ли пользователь Трек X?») и узлов листьев (содержат выходное значение).

Обучающий набор (Training Set)

Набор данных для формирования подмодели ISDT. Включает:

• Обучающий целевой набор: Данные о взаимодействиях с целевым элементом (Target Variable).
• Обучающий входной набор: Данные о взаимодействиях с другими элементами (используются как признаки/Features).

Градиентный бустинг (Gradient Boosting)

Алгоритм машинного обучения, упомянутый в патенте (п. 8 и п. 18 Формулы) для формирования множества деревьев решений, образующих модель ISDT.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает архитектуру и процесс обучения модели для рекомендательной системы.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает способ формирования общей модели машинного обучения.

1. Система получает исторические данные о взаимодействиях пользователь-элемент.
2. Модель машинного обучения формируется для прогнозирования оценок (вероятности взаимодействия).
3. Критически важно: Модель состоит из множества подмоделей ISDT. Каждая подмодель связана с одним конкретным цифровым элементом.
4. Процесс формирования подмодели ISDT для данного элемента (Элемент А):
• Формируется обучающий целевой набор: данные о взаимодействиях с Элементом А.
• Формируется обучающий входной набор: данные о взаимодействиях с подмножеством других элементов (Элементы Б, В, Г…).
• Эти другие элементы используются как обучающие признаки. Значениями признаков являются факты предыдущих взаимодействий пользователей с этими элементами.
5. Подмодель ISDT формируется как множество деревьев решений, обученных на этом наборе.

Claim 7 (Независимый пункт): Описывает способ формирования одной конкретной модели ISDT. Это более детальное описание процесса, изложенного в пункте 1, сфокусированное на одном элементе.

Claim 8 (Зависимый от п. 7): Уточняет, что формирование множества деревьев решений (т.е. обучение модели ISDT) может включать выполнение алгоритма градиентного бустинга (вероятно, CatBoost).

Claim 10 (Независимый пункт): Описывает процесс использования обученной модели (Inference Phase) для формирования рекомендации.

1. Сервер получает запрос на рекомендацию контента от пользователя.
2. Для данного цифрового элемента (кандидата на рекомендацию) выполняется соответствующая ему модель ISDT.
3. Формирование оценки (вероятности взаимодействия) включает:
• Использование предыдущих взаимодействий пользователя с другими элементами в качестве значений для признаков модели ISDT.
• Выполнение деревьев решений и формирование выходных значений.
• Объединение выходных значений для получения финальной оценки.
4. Данный цифровой элемент ранжируется с использованием этой оценки.
5. Ответ с рекомендацией отправляется пользователю.

Где и как применяется

Изобретение применяется исключительно в рамках рекомендательных систем Яндекса (Яндекс Музыка, потенциально Яндекс Видео или Дзен). Оно не применяется на этапах стандартного веб-поиска (Crawling, Indexing, Query Processing, Ranking веб-документов).

Применение в рекомендательной системе:

• Офлайн-процессы (Обучение): Основная часть работы происходит офлайн. Система периодически переобучает индивидуальные подмодели ISDT для каждого элемента в каталоге на основе накопленных логов взаимодействий.
• Онлайн-процессы (Ранжирование рекомендаций): Когда пользователь запрашивает рекомендации (например, открывает приложение).

Взаимодействие с компонентами (Claim 3):

Патент упоминает двухэтапный процесс генерации рекомендаций:

1. Отбор кандидатов (Retrieval): Используется «другой алгоритм машинного обучения» для формирования предварительного набора цифровых элементов.
2. Ранжирование (Ranking/Scoring): Описанная в патенте модель (состоящая из ISDT) используется для оценки и ранжирования этих предварительно отобранных кандидатов.

Входные данные: Исторические данные о взаимодействиях пользователь-элемент.

Выходные данные: Оценка (скор), указывающая на вероятность взаимодействия пользователя с конкретным элементом.

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на цифровые музыкальные элементы (Claim 4, 14) и цифровые видеоэлементы (Claim 5, 15) в рамках рекомендательных сервисов. Не влияет на ранжирование статей, товаров, локальных страниц в веб-поиске.
• Типы запросов: Влияет на запросы рекомендации контента (персонализированные подборки), а не на текстовые поисковые запросы.

Когда применяется

• Обучение: Регулярно в офлайн-режиме для обновления подмоделей ISDT по мере поступления новых данных о взаимодействиях.
• Применение (Inference): В реальном времени, когда необходимо сгенерировать персонализированную рекомендацию для пользователя.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-обучение модели (Claims 1, 7, 8)

1. Сбор данных: Получение и агрегация логов взаимодействий пользователь-элемент.
2. Итерация по элементам: Для каждого цифрового элемента (Элемент А) в каталоге выполняется следующая процедура.
3. Формирование обучающего набора:
   • Определение целевого набора: Все взаимодействия пользователей с Элементом А.
   • Определение входного набора (Признаков): Все взаимодействия тех же пользователей с другими элементами каталога (Элементы Б, В, Г…). Согласно Claim 6, это могут быть все элементы, кроме А.
4. Обучение подмодели ISDT: Использование алгоритма градиентного бустинга (Claim 8) для формирования множества деревьев решений, которые предсказывают целевой набор на основе входного набора.
5. Сохранение модели: Сохранение обученной подмодели ISDT, ассоциированной с Элементом А.

Процесс Б: Генерация рекомендаций в реальном времени (Claims 3, 10)

1. Получение запроса: Пользователь запрашивает рекомендации.
2. Отбор кандидатов: Формирование предварительного набора элементов с помощью другого алгоритма (Claim 3).
3. Итерация по кандидатам: Для каждого кандидата (Элемент X) выполняется оценка.
4. Подготовка признаков: Извлечение истории взаимодействий текущего пользователя с элементами, отличными от Элемента X.
5. Выполнение модели ISDT: Запуск подмодели ISDT, связанной с Элементом X, используя подготовленные признаки в качестве входных данных.
6. Расчет оценки: Генерация скора (вероятности взаимодействия).
7. Ранжирование: Сортировка кандидатов на основе полученных оценок.
8. Отправка ответа: Формирование и отправка списка рекомендаций пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Модель, описанная в патенте, использует исключительно один тип данных (чистая коллаборативная фильтрация):

• Поведенческие факторы: Данные о взаимодействиях пользователь-элемент. Это могут быть явные (лайки) и неявные (факт прослушивания/просмотра, пропуски) сигналы внутри рекомендательного сервиса.

В патенте не упоминается использование контентных, технических, ссылочных, временных, географических или иных факторов для обучения именно этой модели ISDT.

Какие метрики используются и как они считаются

• Модель машинного обучения: Ансамбль деревьев решений (Decision Trees).
• Алгоритм обучения: Градиентный бустинг (Claim 8). Учитывая, что это патент Яндекса, вероятно, используется CatBoost.
• Вычисляемая метрика: Оценка, указывающая на вероятность взаимодействия пользователя с данным цифровым элементом.
• Методология: Коллаборативная фильтрация, реализованная через архитектуру ISDT. Система моделирует взаимосвязи между элементами на основе совместных взаимодействий пользователей (item-to-item collaborative filtering).

Выводы

Патент является инфраструктурным и описывает внутренние процессы рекомендательных систем Яндекса (Музыка/Видео). Практических выводов для SEO веб-поиска нет.

Основные выводы для понимания технологий Яндекса:

1. Специализация на рекомендациях: Патент подан от имени Яндекс Музыки и описывает алгоритмы, специфичные для рекомендательных сервисов, а не для веб-поиска.
2. Архитектура ISDT: Яндекс использует подход Item-Specific Decision Trees, при котором для каждого отдельного трека или видео обучается своя независимая модель предсказания. Это позволяет учитывать специфические и нелинейные связи между предпочтениями.
3. Коллаборативная фильтрация как основа: Модели ISDT полагаются исключительно на поведенческие данные (взаимодействия пользователь-элемент) для генерации рекомендаций. Контентные признаки не используются.
4. Применение Градиентного Бустинга: Подтверждается центральная роль градиентного бустинга (вероятно, CatBoost) в ключевых ML-системах Яндекса, включая рекомендации.
5. Двухэтапная система рекомендаций: Система использует отдельный алгоритм для отбора кандидатов (Retrieval) и описанную модель ISDT для их финального ранжирования (Ranking).

Практика

Патент является инфраструктурным и описывает внутренние процессы рекомендательных систем Яндекса (Музыка/Видео). Практического применения в SEO для продвижения сайтов в веб-поиске нет.

Best practices (это мы делаем)

Информация в патенте не дает оснований для формирования лучших практик в области SEO.

Worst practices (это делать не надо)

Информация в патенте не дает оснований для выделения худших практик в области SEO.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент демонстрирует уровень развития технологий машинного обучения и персонализации в смежных сервисах Яндекса, но описанные механизмы (ISDT, коллаборативная фильтрация) не применимы к ранжированию в открытом вебе.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент не относится к поисковой оптимизации сайтов.

Пример работы алгоритма в контексте Яндекс Музыки:

1. Задача: Определить, понравится ли пользователю Трек А.
2. Данные пользователя: Пользователь слушал Трек Б и Трек В, но пропустил Трек Г.
3. Действие системы: Система запускает подмодель ISDT, специфичную для Трека А.
4. Работа модели: Модель ISDT(А) содержит деревья решений, обученные на истории всех пользователей. Одно из правил может выглядеть так: «Если пользователь слушал Трек Б (Узел 1) И пропустил Трек Г (Узел 2), то вероятность прослушивания Трека А увеличивается на 0.2 (Лист)».
5. Результат: Система суммирует результаты всех деревьев и получает финальную оценку вероятности, которая используется для ранжирования Трека А в рекомендациях.

Вопросы и ответы