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

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему рекомендательных систем — проблему «холодного старта» (Cold Start). Когда на платформу (например, Яндекс Музыка) загружается новый контент (Новые цифровые элементы), по нему отсутствует история взаимодействий пользователей (Пользовательский отклик). Это не позволяет алгоритмам машинного обучения (например, коллаборативной фильтрации) эффективно рекомендовать эти новинки пользователям, что замедляет продвижение потенциально качественного контента и ухудшает пользовательский опыт. Изобретение направлено на генерацию Синтезированных пользовательских откликов для решения этой проблемы.

Что запатентовано

Запатентован способ формирования обучающего набора данных для рекомендательных алгоритмов путем генерации Синтезированных пользовательских откликов для нового контента. Суть изобретения — использовать исторические данные по старому контенту для прогнозирования того, как пользователи отреагируют на новый контент. Это достигается двумя основными путями: обучением специальной Оценивающей модели или путем переноса распределения откликов от наиболее похожего существующего поставщика контента (например, артиста).

Как это работает

Система идентифицирует новый контент без истории взаимодействий. Для генерации синтетических откликов используется один из двух механизмов:

1. Оценивающая модель (Claim 1): Модель (например, матричная факторизация) обучается на старом контенте с реальными откликами. Затем она применяется к новому контенту для прогнозирования вероятности положительного отклика. Этот прогноз может базироваться на схожести нового поставщика контента со старыми (artistProba) и/или на внешней популярности контента (trackProb).
2. Перенос откликов (Claim 19): Система находит наиболее похожего (Эталонного) старого поставщика для нового поставщика и копирует распределение пользовательских откликов с его контента на новый контент.

Полученный набор данных (новый контент + синтетический отклик) используется для обучения основного рекомендательного алгоритма.

Актуальность для SEO

Высокая для рекомендательных сервисов Яндекса (Музыка, Маркет, Дзен). Проблема «холодного старта» является классической и критически важной задачей в области Recommender Systems. Описанные методы (использование гибридных моделей, внешних сигналов популярности и схожести авторов) актуальны для современных платформ.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент не относится к веб-поиску (Web Search). Он описывает внутренние механизмы работы рекомендательных вертикалей Яндекса (в частности, Яндекс Музыки, как указано в заявителе). Он не затрагивает процессы краулинга, индексации или ранжирования веб-документов. Патент полезен для понимания того, как Яндекс обрабатывает новые сущности внутри своих закрытых платформ, но не дает прямых рекомендаций для оптимизации сайтов под поисковую выдачу.

Детальный разбор

Термины и определения

Алгоритм машинного обучения (Recommendation Algorithm)

Основной алгоритм, который формирует рекомендации цифровых элементов для пользователей. Обучается на наборе данных, включающем синтетические отклики. Примеры: деревья решений, трансформеры, DSSM (Claim 18).

Новая часть цифровых элементов (New Elements)

Контент (например, музыкальные треки), недавно загруженный на платформу и не имеющий пользовательского отклика.

Оценивающая модель машинного обучения (Evaluating Model)

Вспомогательная модель, обученная на старых элементах для прогнозирования пользовательского отклика для новых элементов. Используется для генерации синтетических откликов. Пример: модель матричной факторизации (Claim 17).

Пользовательский отклик (User Feedback)

Взаимодействие пользователя с цифровым элементом (например, лайк, прослушивание, пропуск, покупка).

Поставщик (Supplier)

Субъект, загружающий контент на платформу (например, артист, автор, лейбл, продавец).

Синтезированный пользовательский отклик (Synthetic User Feedback)

Прогнозируемое указание на пользовательский отклик, сгенерированное системой для новых элементов в отсутствие реальных данных.

Старая часть цифровых элементов (Old Elements)

Контент, который уже присутствует на платформе и имеет накопленную историю пользовательских откликов.

Цифровой элемент (Digital Element)

Единица контента на рекомендательной платформе (например, песня, товар, статья).

artistProba (Вероятность отклика по артисту)

Первое значение вероятности получения положительного отклика, основанное на оценке сходства нового поставщика (артиста) с существующими поставщиками (Claim 2, 3).

artistScore (Оценка сходства артиста)

Оценка сходства поставщика новых элементов со множеством поставщиков старых элементов. Используется для расчета artistProba.

trackProb (Вероятность отклика по треку)

Второе значение вероятности получения положительного отклика, основанное на значении популярности нового цифрового элемента во внешней среде (Claim 9, 10).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает два основных способа генерации синтетических данных для решения проблемы «холодного старта».

Claim 1 (Независимый пункт): Способ с использованием Оценивающей модели.

Описывается двухэтапный процесс формирования обучающего набора данных.

Этап 1: Обучение Оценивающей модели.

1. Система использует Старую часть цифровых элементов, у которых есть реальные Пользовательские отклики.
2. Формируется обучающий набор для оценивания: (Старый элемент, Реальный отклик).
3. Оценивающая модель обучается предсказывать отклик, используя распределение реальных откликов в качестве фактических данных (Ground Truth).

Этап 2: Генерация синтетических данных и обучение основного алгоритма.

1. Система получает Новые цифровые элементы от нового поставщика.
2. Оценивающая модель применяется к новым элементам для определения Синтезированного пользовательского отклика.
3. Формируется финальный обучающий набор: (Новый элемент, Синтезированный отклик).
4. Этот набор используется для обучения основного Алгоритма машинного обучения (рекомендательного алгоритма).

Claim 5 (Зависимый от 1): Детализация расчета сходства поставщиков.

Описывает, как рассчитывается artistScore (оценка сходства нового поставщика со старыми), который используется Оценивающей моделью (в Claim 3).

1. Для каждой пары (Новый поставщик, Старый поставщик) определяется значение параметра сходства.
2. Строится ориентированная графовая структура, где вершины — это поставщики, а ребра — ненулевые значения сходства.
3. Ребрам назначаются весовые значения (например, обратное значение сходства, Claim 6).
4. Оценка сходства (artistScore) нового поставщика определяется как максимальное суммарное весовое значение при переходе от вершины нового поставщика к начальной вершине графа. (Это напоминает алгоритм поиска кратчайшего пути, например, Дейкстры, для определения близости в графе).

Claim 19 (Независимый пункт): Альтернативный способ (без Оценивающей модели).

Описывает более прямой метод переноса откликов на основе схожести.

1. Система получает нового поставщика и его новые элементы.
2. Анализируется сходство нового поставщика со всеми старыми поставщиками.
3. Определяется Эталонный поставщик старых элементов — тот, кто наиболее похож на нового поставщика.
4. Определяется распределение откликов (например, процент лайков/дизлайков) для контента Эталонного поставщика.
5. Это распределение копируется для генерации синтетических откликов для новых элементов нового поставщика.
6. Финальный обучающий набор (Новый элемент, Синтезированный отклик) используется для обучения основного рекомендательного алгоритма.

Где и как применяется

Изобретение не применяется в стандартной архитектуре веб-поиска (Crawling, Indexing, Ranking). Оно относится к инфраструктуре Рекомендательных систем (например, Яндекс Музыка, Дзен, Маркет).

Этап применения: Подготовка данных и Обучение моделей (Data Preparation & ML Training).

Алгоритм работает в офлайн или около-реалтайм режиме при поступлении нового контента.

• Входные данные: Новые цифровые элементы, данные о поставщике, исторические данные о взаимодействиях со старыми элементами, параметры сходства поставщиков (возможно, полученные от асессоров, Claim 8), данные о внешней популярности элементов (Claim 11).
• Процесс: Система генерирует недостающие метки (пользовательские отклики) для нового контента, чтобы сформировать полноценный обучающий набор данных.
• Выходные данные: Обучающий набор данных, содержащий новые элементы с приписанными им синтетическими откликами. Этот набор затем подается на вход основному рекомендательному алгоритму для его обучения или дообучения.

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на Новые цифровые элементы на рекомендательных платформах (новые песни, новые товары, новые статьи в Дзене).
• Специфические запросы: Не применимо к поисковым запросам. Применимо к сессиям рекомендаций (например, «Моя волна» в Яндекс Музыке).
• Ниши и тематики: Наиболее актуально для ниш с высокой частотой появления нового контента и новых авторов (Музыка, Видео, Блоги).

Когда применяется

• Триггер активации: Загрузка нового цифрового элемента или появление нового поставщика на платформе, для которых отсутствует достаточный объем пользовательских откликов (проблема «холодного старта»).
• Частота применения: Применяется однократно или итеративно (Claim 15) для нового элемента до тех пор, пока не накопится достаточно реальных пользовательских откликов.
• Обновление данных: Если новый элемент получает реальный пользовательский отклик, система может обновить обучающий объект, заменив синтетический отклик на реальный (Claim 16).

Пошаговый алгоритм

Ниже описан алгоритм на основе Claim 1 (с использованием Оценивающей модели), так как он более детально проработан в патенте.

Этап 1: Офлайн-подготовка и обучение Оценивающей модели

1. Сбор данных: Агрегация старых цифровых элементов и связанных с ними реальных пользовательских откликов.
2. Расчет сходства поставщиков (artistScore):
   • Получение параметров сходства между парами поставщиков (например, от асессоров).
   • Построение ориентированного графа сходства.
   • Расчет artistScore для каждого поставщика на основе максимального суммарного веса пути в графе.
3. Обучение модели: Обучение Оценивающей модели (например, матричной факторизации) на старых данных для предсказания вероятности отклика. На этом этапе определяются коэффициенты a, b, c, d для формул artistProba и trackProb.

Этап 2: Обработка нового контента (In-use Phase)

1. Получение нового элемента: Идентификация нового цифрового элемента и его поставщика.
2. Извлечение признаков:
   • Определение artistScore для нового поставщика (используя граф из Этапа 1).
   • Получение данных о внешней популярности (Popularity) нового элемента.
3. Применение Оценивающей модели (Расчет вероятностей):
   • Расчет artistProba (вероятность успеха на основе артиста).
   • Расчет trackProb (вероятность успеха на основе внешней популярности трека).
4. Назначение синтетического отклика (Claim 12):
   • Если artistProba и/или trackProb больше верхнего порога — назначить положительный синтетический отклик.
   • Если меньше нижнего порога — назначить отрицательный синтетический отклик.
5. Формирование обучающего набора: Создание пары (Новый элемент, Синтетический отклик).
6. Обучение основного алгоритма: Ввод сформированного набора данных в основной рекомендательный алгоритм для его обучения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на следующих типах данных:

• Поведенческие факторы: Реальные пользовательские отклики на старые цифровые элементы (лайки, прослушивания, пропуски). Это основа для обучения Оценивающей модели и определения распределения откликов.
• Внешние факторы (Popularity): Данные о популярности нового цифрового элемента во внешней среде (Claim 11). Для аудиопотока это может быть: количество потоков на других медиаресурсах, количество запросов на воспроизведение, позиция в хит-параде, количество проданных альбомов.
• Данные о сущностях: Информация о поставщиках (артистах) и цифровых элементах (треках).
• Асессорские оценки: Параметр сходства между поставщиками может быть получен от оценщика-человека (Claim 8).

Контентные, ссылочные, технические, временные или географические факторы веб-документов в патенте не упоминаются.

Какие метрики используются и как они считаются

• artistScore (Оценка сходства поставщика): Рассчитывается как максимальное суммарное весовое значение пути в ориентированном графе сходства поставщиков (Claim 5).
• artistProba (Вероятность отклика по артисту): Рассчитывается по линейной формуле (Claim 3):

  $artistProba = a \cdot artistScore + b$

  Где $a$ и $b$ — коэффициенты, определенные при обучении Оценивающей модели.

• trackProb (Вероятность отклика по треку): Рассчитывается на основе нормализованной внешней популярности (Claim 10):

  $trackProb = c \cdot \frac{Popularity — minPopularity}{maxPopularity — minPopularity} + d$

  Где $Popularity$ — значение внешней популярности трека, $maxPopularity$ и $minPopularity$ — максимальное и минимальное значения популярности среди треков данного поставщика, $c$ и $d$ — коэффициенты, определенные при обучении Оценивающей модели.

• Алгоритмы машинного обучения:
  • Матричная факторизация (Matrix Factorization): Упоминается как возможная реализация Оценивающей модели (Claim 17).
  • Деревья решений, Трансформеры, DSSM: Упоминаются как возможные реализации основного рекомендательного алгоритма (Claim 18).
• Пороговые значения: Используются верхний и нижний пороги вероятности для принятия решения о назначении положительного или отрицательного синтетического отклика на основе рассчитанных artistProba и trackProb (Claim 12).

Выводы

Патент описывает инфраструктурные процессы рекомендательных систем Яндекса (в частности, Яндекс Музыки) и не содержит практических выводов для SEO-специалистов, занимающихся веб-поиском.

Основные выводы для понимания работы рекомендательных систем Яндекса:

1. Решение «холодного старта» через синтетические данные: Яндекс активно использует генерацию синтетических пользовательских откликов, чтобы немедленно включать новый контент в рекомендательные алгоритмы.
2. Два подхода к прогнозированию успеха: Система использует как ML-подход (Оценивающая модель, Claim 1), так и более прямой эвристический подход (копирование откликов от самого похожего автора, Claim 19).
3. Важность идентичности и схожести авторов: Схожесть нового автора (поставщика) с существующими является ключевым фактором для предсказания успеха его контента (artistScore, artistProba). Для расчета этой схожести могут привлекаться асессоры.
4. Использование внешних сигналов популярности: Яндекс учитывает популярность контента за пределами своей платформы (например, стримы на других сервисах, позиции в чартах) для оценки его потенциала (trackProb). Это позволяет бутстрапить рекомендации для контента, который уже популярен в индустрии.
5. Гибридная модель оценки: Финальное решение о синтетическом отклике принимается на основе комбинации оценки автора (artistProba) и оценки самого контента (trackProb).

Практика

Патент является инфраструктурным и описывает внутренние процессы рекомендательных систем (Яндекс Музыка). Он не дает практических выводов для SEO-специалистов, работающих над продвижением сайтов в веб-поиске.

Приведенные ниже пункты актуальны только для специалистов, занимающихся продвижением контента внутри рекомендательных платформ Яндекса (например, музыкантов на Яндекс Музыке или авторов в Дзене).

Best practices (это мы делаем)

• Максимизация внешней популярности (Leveraging trackProb): Если вы запускаете новый контент (например, музыкальный трек), наличие высокой внешней популярности (стримы на других платформах, упоминания в СМИ, позиции в чартах) критически важно. Система использует эти данные для расчета trackProb, что повышает шансы на генерацию положительных синтетических откликов и, как следствие, лучшее начальное ранжирование в рекомендациях.
• Четкое позиционирование автора (Leveraging artistScore): Система пытается найти похожих авторов для прогнозирования успеха. Корректное заполнение метаданных (жанр, стиль, связанные артисты) может помочь системе точнее определить схожесть (artistScore) и увеличить artistProba, если вы похожи на уже успешных авторов.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование внешнего продвижения: Загрузка контента на платформу без какой-либо внешней поддержки и популярности может привести к низкому значению trackProb. Если при этом автор новый и система не может найти для него сильных сходств, вероятность получения положительных синтетических откликов минимальна.
• Неверное указание метаданных: Попытка мимикрировать под неподходящий жанр или стиль может привести к некорректному расчету artistScore. Система может сравнить вас с авторами, чья аудитория нерелевантна вашему контенту.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что для успешного старта на рекомендательных платформах Яндекса недостаточно просто загрузить контент. Система активно ищет сигналы во внешней среде (популярность) и пытается классифицировать авторов по сходству с уже известными. Это подчеркивает важность комплексного продвижения контента и формирования бренда автора за пределами одной платформы. Для Яндекса это способ минимизировать риски при рекомендации новинок, полагаясь на уже проверенные индустрией сигналы или паттерны успеха похожих авторов.

Практические примеры

Сценарий 1: Использование внешней популярности (trackProb)

1. Ситуация: Известный артист выпускает новый трек, который уже попал в топ-чарты на других стриминговых платформах.
2. Действие системы: При загрузке на Яндекс Музыку система идентифицирует высокую внешнюю популярность (Popularity).
3. Расчет: Рассчитывается высокое значение trackProb.
4. Результат: Треку назначаются положительные синтетические отклики, и он сразу активно включается в рекомендательные плейлисты пользователей.

Сценарий 2: Использование схожести авторов (artistProba/Claim 19)

1. Ситуация: Новый молодой артист, играющий в жанре, похожем на популярную существующую группу, загружает свой первый альбом. Внешней популярности нет.
2. Действие системы: Система (возможно, с помощью асессоров) определяет высокую степень сходства нового артиста с популярной группой.
3. Расчет (Путь А, Claim 1): Рассчитывается высокий artistScore и, следовательно, высокий artistProba.
4. Расчет (Путь Б, Claim 19): Популярная группа определяется как Эталонный поставщик. Распределение ее откликов (например, 80% лайков) копируется на треки нового артиста.
5. Результат: Альбом нового артиста получает положительные синтетические отклики и начинает рекомендоваться аудитории похожей популярной группы.

Вопросы и ответы