Как Яндекс ускоряет обучение рекомендательных систем (например, Дзен) с помощью контентных эмбеддингов («Warm Start» для Matrix Factorization)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему вычислительной сложности и низкой скорости сходимости при обучении моделей коллаборативной фильтрации, используемых в рекомендательных системах (в патенте упоминается Яндекс.Дзен). Традиционные методы матричного разложения, такие как Alternating Least Squares (ALS), обычно инициализируют матрицы пользователей и элементов случайными значениями или нулями. Это требует большого количества итераций и значительных вычислительных ресурсов для достижения оптимального разложения.

Что запатентовано

Запатентован способ оптимизации обучения алгоритма машинного обучения (MLA) для систем рекомендаций. Суть изобретения заключается в методе инициализации («Warm Start») процесса матричного разложения (Matrix Factorization). Вместо случайной инициализации, Матрица Элементов заполняется заранее вычисленными векторами (эмбеддингами), отражающими семантическое содержание элементов (например, текстов статей). Это позволяет алгоритму ALS быстрее сходиться.

Как это работает

Система собирает данные о взаимодействиях пользователей с элементами (лайки, время просмотра, репосты) и формирует Матрицу Оценок Релевантности (R). Для предсказания предпочтений эта матрица разлагается на Матрицу Пользователей (U) и Матрицу Элементов (V) с помощью алгоритма ALS. Ключевой механизм – инициализация Матрицы Элементов (V) не случайными данными, а векторами элементов, созданными на основе содержания (например, с помощью word2vec или LDA для текстов). Матрица Пользователей (U) инициализируется стандартным способом. Благодаря тому, что начальные векторы уже отражают семантическую близость контента, итеративная оптимизация ALS требует меньше шагов.

Актуальность для SEO

Средняя/Высокая (для рекомендательных систем). Использование гибридных подходов (сочетание коллаборативной фильтрации и контентных признаков) и оптимизация ALS являются стандартной практикой. Принцип «теплого старта» актуален для повышения эффективности обучения. Хотя упомянутые методы эмбеддингов (word2vec, LDA) уступают современным трансформерным моделям, сам запатентованный подход к инициализации остается релевантным.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент является чисто техническим и описывает внутренние процессы оптимизации обучения рекомендательных систем Яндекса, а не алгоритмы ранжирования веб-поиска. Он не содержит прямых рекомендаций или инсайтов для SEO-стратегий, направленных на улучшение позиций в SERP.

Детальный разбор

Термины и определения

ALS (Alternating Least Squares / Чередующиеся наименьшие квадраты)

Алгоритм для матричного разложения, используемый в коллаборативной фильтрации. Он итеративно оптимизирует Матрицу Пользователей (U) и Матрицу Элементов (V), фиксируя одну и настраивая другую, чтобы их произведение приближалось к исходной Матрице Оценок Релевантности (R).

Вектор Элемента (Item Vector / Эмбеддинг)

Численное представление цифрового элемента (например, статьи). В контексте патента, эти векторы используются для инициализации Матрицы Элементов и создаются так, чтобы похожие элементы имели близкие векторы.

Встраивание Слов (Word Embedding)

Техники NLP для представления слов или документов в виде векторов. Используются для создания Векторов Элементов на основе их текстового содержания.

LDA (Latent Dirichlet Allocation / Латентное размещение Дирихле)

Статистическая модель для определения тематик в коллекции текстовых документов. Упоминается как один из способов создания Векторов Элементов.

Матрица Оценок Релевантности (Relevance Score Matrix, R)

Матрица, где строки соответствуют пользователям, столбцы – элементам, а ячейки содержат оценки релевантности, основанные на взаимодействиях.

Матрица Пользователей (User Matrix, U)

Матрица, полученная в результате разложения. Содержит латентные факторы (векторы), описывающие предпочтения пользователей.

Матрица Элементов (Item Matrix, V)

Матрица, полученная в результате разложения. Содержит латентные факторы (векторы), описывающие характеристики элементов.

Матричное разложение (Matrix Factorization)

Процесс разложения Матрицы Оценок Релевантности на произведение двух (или более) матриц меньшей размерности (U и V).

RMSE (Root Mean Square Error) и MAR (Mean Absolute Error)

Метрики для оценки качества модели. Используются как критерии остановки итеративной оптимизации ALS.

SVD (Singular Value Decomposition / Сингулярное разложение)

Метод линейной алгебры для разложения матрицы. Упоминается как основа для алгоритмов рекомендаций.

Word2vec

Модель для создания векторных представлений слов (эмбеддингов). Упоминается как один из способов создания Векторов Элементов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на оптимизации процесса обучения (Training Phase) рекомендательной модели.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает способ обучения алгоритма машинного обучения.

1. Получение данных о взаимодействиях пользователь-элемент.
2. Создание Матрицы Оценок Релевантности.
3. Разложение этой матрицы на Матрицу Пользователей и Матрицу Элементов. Этот процесс включает:
   • Ключевой шаг: Инициализация Матрицы Элементов с помощью заранее созданных Векторов Элементов, где векторы отражают схожесть содержимого (семантическую близость).
   • Инициализация Матрицы Пользователей (стандартным способом).
4. Итеративная оптимизация обеих матриц (например, с помощью ALS, как указано в Claim 12).
5. Сохранение оптимизированной Матрицы Элементов.

Ядром изобретения является использование содержательных векторов (эмбеддингов) для инициализации, что обеспечивает «теплый старт» и ускоряет обучение по сравнению со случайной инициализацией.

Claim 2 (Зависимый пункт): Описывает применение обученной модели (In-use Phase).

1. Получение запроса на рекомендацию и профиля пользователя.
2. Выбор рекомендуемого контента на основе профиля пользователя и сохраненной оптимизированной Матрицы Элементов.

Claim 9 и 10 (Зависимые пункты): Уточняют, как создаются векторы для инициализации.

Если элементы текстовые, векторы создаются с помощью методов встраивания слов (Word Embeddings), в частности, упоминаются word2vec или LDA.

Где и как применяется

Этот патент не описывает механизмы, применяемые в стандартных слоях веб-поиска (Crawling, Indexing, Query Processing, Ranking). Он относится к инфраструктуре и процессам обучения Систем Рекомендаций (в патенте явно упоминается Яндекс.Дзен).

Офлайн-процессы и обработка данных (Offline Training Pipeline)
Весь описанный механизм применяется на этапе обучения или переобучения модели рекомендаций.

• Сбор данных: Система агрегирует логи взаимодействий (поведенческие данные) и контент элементов.
• Предварительная обработка: Генерация контентных эмбеддингов для элементов (например, статей) с использованием NLP-моделей (word2vec, LDA).
• Обучение модели (Matrix Factorization): Здесь происходит ключевое применение патента. При запуске алгоритма ALS, Матрица Элементов инициализируется с помощью подготовленных контентных эмбеддингов. Это ускоряет процесс итеративной оптимизации.

Генерация рекомендаций (In-use Phase)
Обученная модель (оптимизированная Матрица Элементов) используется для генерации персонализированных лент. Она принимает на вход профиль пользователя (например, вектор, основанный на истории просмотров) и вычисляет прогнозируемые оценки релевантности для контента.

На что влияет

• Типы контента: В первую очередь влияет на рекомендации текстового контента (статьи, новости, блоги), так как для инициализации предлагается использовать методы Word Embeddings.
• Системная производительность: Основное влияние патента – на скорость обучения модели и снижение вычислительных затрат Яндекса на поддержание рекомендательных систем.
• Качество рекомендаций: Может косвенно улучшать качество рекомендаций, особенно в сценарии «холодного старта» для новых элементов, так как их начальное положение в векторном пространстве определяется содержанием.

Когда применяется

Алгоритм применяется исключительно во время офлайн-обучения или переобучения MLA рекомендательной системы. Он не применяется в реальном времени при обработке запроса пользователя на получение рекомендаций.

Пошаговый алгоритм

Процесс обучения рекомендательной модели с оптимизированной инициализацией.

1. Сбор и подготовка данных (Офлайн):
   1. Сбор множества взаимодействий пользователь-элемент (истории просмотров, лайки, время взаимодействия, репосты).
   2. Создание разреженной Матрицы Оценок Релевантности (R) на основе этих взаимодействий.
   3. Параллельно: обработка текстового содержания всех цифровых элементов с помощью методов встраивания слов (word2vec или LDA) для генерации Векторов Элементов (контентных эмбеддингов).
2. Инициализация Матричного Разложения (ALS):
   1. Инициализация Матрицы Элементов (V) с использованием сгенерированных контентных эмбеддингов.
   2. Инициализация Матрицы Пользователей (U) стандартным методом (случайными значениями или нулями).
3. Итеративная Оптимизация (ALS):
   1. Выполнение алгоритма ALS для аппроксимации $R \approx UV^T$. Процесс включает чередующиеся шаги: фиксация U и настройка V, затем фиксация V и настройка U.
   2. Мониторинг метрик сходимости (например, RMSE или MAR).
   3. Остановка процесса при достижении заранее определенного значения метрики.
4. Сохранение Модели:
   1. Сохранение оптимизированной Матрицы Элементов (V).
   2. Оптимизированная Матрица Пользователей (U) может быть опущена (удалена).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Являются основой для построения Матрицы Оценок Релевантности. Используются как явные (explicit), так и неявные (implicit) сигналы: время, проведенное во взаимодействии с элементом, загрузка, репост, добавление в закладки, комментарий, «лайк». Также используется история просмотра пользователей для формирования профиля пользователя на этапе применения модели.
• Контентные факторы (Текстовые): Текстовое содержание цифровых элементов используется для генерации Векторов Элементов (эмбеддингов), которые применяются для инициализации Матрицы Элементов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Матричное разложение (Matrix Factorization): Используется алгоритм SVD и его аппроксимация через ALS. Цель – найти матрицы U и V такие, что их произведение приближает исходную матрицу R. Упоминаются формулы:
  $A^{\prime}=U_{n\times d}^{\prime}\times\Sigma_{d\times d}^{\prime}\times V_{d\times m}^{\prime T}$ (SVD)
  $R \approx UVT$ (ALS, в тексте используется T, подразумевая транспонирование)
• Методы Встраивания Слов (Word Embeddings): Для генерации начальных векторов элементов используются word2vec или LDA. Эти методы анализируют текст и создают векторные представления, сохраняющие семантическую близость.
• Метрики Оптимизации: Для контроля процесса обучения и определения момента остановки ALS используются метрики Среднеквадратичное отклонение (RMSE) и Средняя абсолютная ошибка (MAR).

Выводы

Патент описывает внутренние инфраструктурные процессы Яндекса, связанные с оптимизацией обучения рекомендательных систем (таких как Дзен). Он не имеет прямого отношения к ранжированию в веб-поиске и не дает практических выводов для SEO.

1. Фокус на эффективности обучения: Основная цель патента — снижение вычислительных затрат и ускорение сходимости алгоритма ALS при матричном разложении.
2. «Warm Start» через контентные эмбеддинги: Ключевая инновация заключается в инициализации Матрицы Элементов с помощью векторов, основанных на содержании (например, тексте), вместо случайных значений. Это дает алгоритму лучшую отправную точку для оптимизации.
3. Гибридный подход к рекомендациям: Патент демонстрирует, как Яндекс интегрирует контентные сигналы (семантику текста) в модели коллаборативной фильтрации (основанные на поведении) на этапе инициализации.
4. Использование NLP в рекомендациях: Подтверждается применение NLP-технологий (word2vec, LDA на момент подачи заявки) для понимания схожести контента в рекомендательных сервисах.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO-стратегий, направленных на продвижение в веб-поиске. Анализ ниже применим только к оптимизации под рекомендательные системы Яндекса (например, Дзен).

Best practices (это мы делаем)

• Создание семантически четкого контента: Поскольку для инициализации модели используются контентные эмбеддинги, важно, чтобы текст статьи был семантически целостным и четко отражал тему. Это поможет системе корректно рассчитать начальный вектор элемента и определить его близость к другим материалам.
• Стимулирование вовлеченности и взаимодействий: Матрица Оценок Релевантности строится на основе всех типов взаимодействий (лайки, время просмотра, репосты, комментарии). Максимизация позитивных поведенческих сигналов критически важна для успеха в рекомендательных системах.

Worst practices (это делать не надо)

• Вводящие в заблуждение заголовки и кликбейт: Если содержание статьи не соответствует заголовку, это приведет к плохим поведенческим сигналам (быстрый уход), что негативно скажется на оценках релевантности в матрице, несмотря на возможную семантическую близость к интересам пользователя.
• Размытие тематики контента: Создание контента, охватывающего слишком много несвязанных тем, может привести к формированию нечеткого контентного эмбеддинга, что усложнит системе его классификацию и рекомендацию на этапе инициализации.

Стратегическое значение

Патент подтверждает технологическое разделение между алгоритмами веб-поиска и рекомендательными системами Яндекса. Он показывает, что для рекомендаций Яндекс активно использует классические подходы коллаборативной фильтрации (Matrix Factorization, ALS) и инвестирует в их оптимизацию путем интеграции с NLP-технологиями. Для бизнеса это подчеркивает важность работы с рекомендательными платформами как с отдельным каналом дистрибуции контента со своими алгоритмами.

Практические примеры

Практических примеров для SEO веб-поиска нет. Ниже приведен пример того, как работает запатентованная оптимизация внутри Яндекса.

Сценарий: Переобучение модели рекомендаций Дзена

1. Задача: Необходимо переобучить модель ALS на новом наборе данных о взаимодействиях.
2. Стандартный подход (Без патента): Инициализировать Матрицу Элементов случайными значениями. Запустить ALS. Процесс занимает X часов и требует N итераций для сходимости.
3. Подход Яндекса (По патенту):
   1. Сгенерировать контентные эмбеддинги (например, с помощью LDA) для всех статей.
   2. Инициализировать Матрицу Элементов этими эмбеддингами («Warm Start»).
   3. Запустить ALS.
4. Результат: Модель сходится быстрее (меньше X часов) и требует меньше итераций (меньше N), так как начальное состояние матрицы уже частично отражает реальную близость элементов.

Вопросы и ответы