Как Яндекс обеспечивает согласованность версий эмбеддингов пользователей и контента при обновлении моделей в рекомендательных системах

Описание

Какую задачу решает

Патент решает критическую инфраструктурную проблему в работе рекомендательных систем — обеспечение консистентности данных (согласованности версий) при обновлении векторных представлений (эмбеддингов). Модели периодически переобучаются, генерируя новые версии эмбеддингов. Для корректного расчета релевантности критически важно использовать вектор пользователя и вектор элемента, созданные одной и той же версией модели. Однако обновление данных в распределенных системах происходит асинхронно и занимает время. Патент устраняет риск использования несовместимых версий (например, V1 пользователя и V2 элемента) во время онлайн-обработки запросов, что предотвращает ошибки в расчетах и снижает качество рекомендаций.

Что запатентовано

Запатентован способ управления хранением и обновлением векторных представлений, генерируемых моделью матричной факторизации. Суть изобретения заключается в использовании гибридной архитектуры хранения: нераспределенное хранилище для векторов пользователей и распределенное хранилище для векторов элементов. Ключевым является метод обновления, который включает временное хранение нескольких версий пользовательских векторов для обеспечения синхронизации с версией векторов элементов, доступной в данный момент.

Как это работает

Система использует модель (например, SVD) для генерации эмбеддингов. При обновлении модели (V2) новая версия пользовательских эмбеддингов записывается в нераспределенное хранилище в дополнение к старой (V1). Новая версия эмбеддингов контента начинает постепенно замещать старую в распределенном хранилище (этот процесс медленный из-за репликации по узлам). Во время запроса рекомендации система сначала получает эмбеддинг контента (это может быть V1 или V2) и его версию. Затем она запрашивает эмбеддинг пользователя, специально указывая ту же версию. После полного завершения обновления распределенного хранилища старая версия (V1) пользовательских эмбеддингов удаляется.

Актуальность для SEO

Высокая (для инфраструктуры рекомендательных систем). Управление жизненным циклом ML-моделей и обеспечение консистентности эмбеддингов в распределенных системах реального времени является критически важной задачей (MLOps) для любых крупных рекомендательных сервисов, таких как Яндекс.Дзен.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент является чисто инфраструктурным и описывает внутренние процессы управления данными в рекомендательных системах (не в основном веб-поиске). Он не содержит информации о факторах ранжирования или методах оптимизации контента. Его задача — гарантировать технически корректную и стабильную работу существующих моделей ранжирования во время обновления данных, а не изменять логику ранжирования.

Детальный разбор

Термины и определения

Векторное представление (Vector Representation / Эмбеддинг)

Численный вектор, представляющий пользователя или цифровой элемент (контент) в низкоразмерном пространстве. Формируется на основе истории взаимодействий.

Модель матричной факторизации (Matrix Factorization Model)

Алгоритм машинного обучения, который разлагает матрицу взаимодействий пользователь-элемент на две матрицы: векторные представления пользователей и векторные представления элементов. Используется для совместной фильтрации.

SVD (Singular Value Decomposition / Сингулярное разложение)

Конкретный метод матричной факторизации, упомянутый в патенте как возможная реализация.

Модель оценивания релевантности (Relevance Estimation Model)

Основной алгоритм ранжирования (MLA), который оценивает релевантность элемента для пользователя. В патенте упоминается реализация на основе деревьев решений, например, CatBoost. Использует сочетание векторных представлений как один из признаков.

Нераспределенное хранилище данных (Undistributed Data Storage)

Хранилище данных, часто реализованное как хранилище ключ-значение (Key-Value store). В контексте патента используется для хранения векторных представлений пользователей, так как их количество очень велико.

Распределенное хранилище данных (Distributed Data Storage)

Система хранения данных, где информация хранится в нескольких узлах с репликацией для отказоустойчивости. В контексте патента используется для хранения векторных представлений элементов. Обновление данных занимает время из-за необходимости распространения изменений по всем узлам.

Ранжирующий признак (Ranking Feature)

Признак, формируемый как сочетание вектора пользователя и вектора элемента. В патенте упоминается скалярное произведение или евклидово расстояние.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод обеспечения согласованности версий данных при обновлении моделей в рекомендательной системе с гибридной архитектурой хранения.

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

1. Обучение модели матричной факторизации (Версия 1) на первых данных.
2. Формирование первых векторных представлений пользователей (User V1) и элементов (Item V1).
3. Сохранение: User V1 в Нераспределенное хранилище; Item V1 в Распределенное хранилище. Векторы связаны общим значением версии (V1).
4. Повторное обучение модели (Версия 2) на обновленных (вторых) данных.
5. Формирование вторых векторных представлений (User V2, Item V2).
6. Сохранение (Ключевой этап):
• User V2 сохраняются в Нераспределенное хранилище в дополнение к User V1.
• Item V2 сохраняются в Распределенное хранилище вместо Item V1 (путем замены). Этот процесс занимает время.
7. Завершение обновления: Когда Item V2 сохранены в каждом узле Распределенного хранилища (третий момент времени), сервер удаляет User V1 из Нераспределенного хранилища.

Claim 10 (Зависимый пункт): Детализирует механизм обеспечения согласованности в реальном времени во время переходного периода (когда обновление Item V2 еще не завершено).

1. Сервер получает запрос на рекомендацию контента.
2. Сервер получает целевой вектор элемента из Распределенного хранилища. Из-за незавершенного обновления это может быть либо V1, либо V2. Вместе с вектором получается его версия (целевое значение).
3. Сервер выбирает целевой вектор пользователя из Нераспределенного хранилища (где хранятся и V1, и V2). Выбор осуществляется путем сопоставления версии, полученной на шаге 2, с версиями векторов пользователя.
4. Формирование ранжирующего признака на основе согласованной пары векторов (либо V1+V1, либо V2+V2).

Где и как применяется

Изобретение относится к инфраструктуре, обеспечивающей работу рекомендательных систем Яндекса (например, Дзен), и не применяется в архитектуре основного веб-поиска.

Слой Хранения Данных (Data Storage Layer)
Основное применение патента. Система управляет хранением эмбеддингов в гибридной архитектуре (нераспределенное и распределенное хранилища). Причина разделения: пользователей значительно больше, чем элементов, и использование нераспределенного хранилища для пользователей может повысить быстроту реагирования системы.

Слой Ранжирования (RANKING в рекомендательных системах)
Механизм применяется на этапе формирования признаков (Feature Generation) в реальном времени. Когда поступает запрос на рекомендацию, система должна сформировать признаки для кандидатов. Одним из ключевых признаков является сочетание вектора пользователя и вектора элемента. Описанный механизм гарантирует, что для этого расчета будут извлечены консистентные (одной версии) векторы из разных хранилищ.

Офлайн-процессы
Механизм задействован во время периодического переобучения Модели матричной факторизации и последующего сохранения новых версий векторов в хранилища.

На что влияет

• Типы систем: Влияет исключительно на работу рекомендательных систем Яндекса, использующих совместную фильтрацию (например, Дзен, Музыка). Не оказывает влияния на веб-поиск.
• Стабильность и точность ранжирования: Обеспечивает стабильность и точность рекомендаций, предотвращая сбои в ранжировании, которые могли бы возникнуть из-за использования несогласованных версий данных во время обновления моделей.

Когда применяется

Алгоритм применяется в двух ключевых сценариях:

1. Во время обновления модели (Офлайн): Активируется после каждого переобучения модели матричной факторизации, когда необходимо сохранить новые версии эмбеддингов. Запускается процесс многоэтапного сохранения и последующей очистки.
2. При обработке запроса на рекомендацию (Онлайн): Механизм выбора версии активируется при каждом запросе рекомендации, особенно в течение «переходного периода» – интервала времени, когда новые векторы элементов еще не реплицированы на все узлы распределенного хранилища.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Цикл обновления модели и данных (Офлайн)

1. Обучение V1 (Инициализация): Модель матричной факторизации обучается. Генерируются векторы V1 (Пользователи и Элементы). Они сохраняются в соответствующие хранилища.
2. Повторное обучение V2: Модель переобучается на новых данных. Генерируются векторы V2.
3. Сохранение User V2 (Быстрый этап): User V2 сохраняются в Нераспределенное хранилище в дополнение к User V1. Теперь хранятся обе версии.
4. Сохранение Item V2 (Длительный этап): Item V2 начинают сохраняться в Распределенное хранилище, замещая Item V1. Процесс распространения по всем узлам занимает время.
5. Переходный период: Пока идет шаг 4, система работает в гибридном режиме (описано в Процессе Б).
6. Завершение и Очистка: Сервер определяет момент, когда Item V2 сохранены на всех узлах Распределенного хранилища (например, получив подтверждение отказоустойчивого хранения). После этого User V1 удаляются из Нераспределенного хранилища.

Процесс Б: Обработка запроса в реальном времени (Онлайн, во время Переходного периода)

1. Получение запроса: Поступает запрос на рекомендацию для Пользователя X.
2. Извлечение вектора элемента: Сервер запрашивает вектор для Элемента Y из Распределенного хранилища.
3. Определение версии элемента: Так как обновление не завершено, ответ может прийти от узла со старыми данными (Item V1) или от узла с новыми данными (Item V2). Сервер получает вектор и его значение версии.
4. Извлечение согласованного вектора пользователя: Сервер запрашивает вектор для Пользователя X из Нераспределенного хранилища, используя версию, полученную на шаге 3, в качестве части ключа.
5. Формирование признака: Рассчитывается ранжирующий признак (например, скалярное произведение) из гарантированно согласованной пары векторов.
6. Ранжирование: Признак используется Моделью оценивания релевантности (например, CatBoost) для расчета скора.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Являются основным источником данных для обучения. Используются данные о взаимодействиях пользователь-элемент (логи событий: прокрутка, положительная/отрицательная оценка, «поделиться», клик/выбор, время взаимодействия, покупка/загрузка). Это основа для обучения Модели матричной факторизации.
• Системные данные: Идентификаторы пользователей (User ID), Идентификаторы цифровых элементов (Item ID), Значения версий (Version ID), данные о состоянии узлов распределенного хранилища.

В патенте не упоминаются контентные, технические, ссылочные, временные или географические факторы как входные данные для этого механизма.

Какие метрики используются и как они считаются

• Модель матричной факторизации (например, SVD): Используется для разложения матрицы взаимодействий и генерации векторных представлений (эмбеддингов). Модель обучается прогнозировать отсутствующие данные о взаимодействиях.
• Ранжирующий признак (Ranking Feature): Формируется путем сочетания вектора пользователя и вектора элемента. Патент упоминает, что это может быть скалярное произведение (dot product) или евклидово расстояние. Этот признак указывает на сходство интересов пользователя и характеристик элемента.
• Модель оценивания релевантности (MLA): Использует сформированный ранжирующий признак для финального ранжирования. Упоминается реализация на основе деревьев решений (например, CatBoost).

Выводы

1. Патент чисто инфраструктурный, не про SEO: Изобретение описывает техническое решение для управления данными в рекомендательных системах Яндекса. Оно не имеет прямого отношения к алгоритмам ранжирования веб-поиска и не дает практических выводов для SEO-специалистов, занимающихся продвижением сайтов в органической выдаче.
2. Приоритет согласованности данных (Консистентность): Ключевая цель — гарантировать, что модель ранжирования всегда использует векторные представления пользователя и элемента, созданные одной и той же версией модели. Использование несовместимых версий недопустимо.
3. Гибридная архитектура хранения: Яндекс использует разные типы хранилищ для оптимизации производительности: нераспределенное (быстрое, Key-Value) для большого количества пользователей и распределенное (отказоустойчивое) для меньшего количества элементов контента.
4. Механизм синхронизации: Согласованность достигается за счет временного хранения нескольких версий пользовательских эмбеддингов. Это позволяет системе адаптироваться к задержкам при обновлении распределенного хранилища контента.
5. Подтверждение технологий рекомендаций: Патент подтверждает использование Яндексом Матричной факторизации (SVD) для генерации эмбеддингов на основе поведенческих данных и CatBoost для финального ранжирования в рекомендательных сервисах.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент является инфраструктурным и не дает прямых практических выводов для стандартного SEO в веб-поиске.

Однако для специалистов, работающих с контентом на рекомендательных платформах Яндекса (например, Дзен), патент подтверждает фундаментальные принципы работы, основанные на совместной фильтрации:

• Фокус на вовлечении и поведенческих факторах: Ранжирование основано на сходстве эмбеддингов, которые формируются исключительно на основе данных о взаимодействиях (поведенческие факторы). Для успеха критически важно создавать контент, который максимизирует позитивные сигналы (длительное время взаимодействия, лайки), так как именно они формируют базу для рекомендаций.
• Формирование четкого паттерна потребления: Чтобы контент рекомендовался целевой аудитории, он должен привлекать эту аудиторию систематически. Создание серийного контента и поддержание тематической чистоты канала помогает сформировать более четкие векторы пользователя и элемента, улучшая таргетинг.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен против SEO-тактик. Но, основываясь на подтвержденных механизмах матричной факторизации в рекомендательных системах:

• Использование кликбейта для привлечения нецелевого трафика: Привлечение пользователей, которые быстро уходят, «загрязняет» эмбеддинг элемента. Система может начать ассоциировать контент с аудиторией, которой он не интересен, что снизит эффективность рекомендаций.
• Накрутка ПФ ботами: Искусственные взаимодействия искажают матрицу пользователь-элемент, что ведет к некачественному обучению модели и потенциальной пессимизации.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент демонстрирует высокий уровень инженерной культуры Яндекса и сложность инфраструктуры (MLOps), обеспечивающей работу масштабных ML-сервисов. Он подтверждает, что для рекомендательных систем поведенческие данные являются основой для понимания как контента, так и пользователей, но это не меняет понимание приоритетов Яндекса в веб-поиске.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Ниже приведен технический пример работы системы.

Сценарий: Обновление модели рекомендаций в Дзене

1. Текущее состояние (V1): Работает модель V1. Векторы пользователей (U-V1) и статей (I-V1) хранятся в соответствующих хранилищах.
2. Обновление модели (V2): Яндекс переобучает модель, получая V2.
3. Запись Пользователей: Новые векторы U-V2 записываются в нераспределенное хранилище. Теперь там есть U-V1 и U-V2.
4. Запись Элементов (Идет процесс): Начинается процесс замены I-V1 на I-V2 в распределенном хранилище. На Узле А уже I-V2, на Узле Б еще I-V1.
5. Запрос пользователя (Сценарий А): Запрос попадает на Узел А. Система извлекает I-V2. Система видит версию V2 и извлекает соответствующий вектор пользователя U-V2. Расчет корректен (V2*V2).
6. Запрос пользователя (Сценарий Б): Запрос попадает на Узел Б. Система извлекает I-V1. Система видит версию V1 и извлекает соответствующий вектор пользователя U-V1. Расчет корректен (V1*V1).
7. Завершение: Все узлы обновились до I-V2. Система удаляет U-V1 из хранилища пользователей.

Вопросы и ответы