Как Яндекс использует индивидуальные модели деревьев решений (ISDT) для ранжирования контента в рекомендательных системах (Музыка, Дзен)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения эффективности, точности и масштабируемости формирования рекомендаций цифрового контента в системах с большими каталогами (например, Яндекс Музыка, Дзен). Он предлагает подход на основе деревьев решений (DT) как альтернативу или дополнение к традиционным методам коллаборативной фильтрации (CF), таким как матричное разложение (SVD) или нейросетевые модели (DSSM). Патент фокусируется на архитектуре рекомендательных систем, а не на алгоритмах веб-поиска.

Что запатентовано

Запатентован способ и сервер для формирования рекомендаций с использованием модели зависящих от элементов деревьев решений (ISDT, Item-Specific Decision Tree). Суть изобретения заключается в создании отдельной, независимой модели машинного обучения (обычно GBDT) для каждого элемента контента. Эта модель прогнозирует вероятность взаимодействия пользователя с целевым элементом, используя взаимодействия пользователя со всеми остальными элементами каталога в качестве признаков (features),.

Как это работает

Система использует матрицу взаимодействий пользователь-элемент (лайки, клики, прослушивания). Для обучения модели ISDT для Элемента А: взаимодействия всех пользователей с Элементом А берутся как целевая переменная (Target). Взаимодействия тех же пользователей с Элементами B, C, D и т.д. используются как входные признаки (Input Features)–[0025]. Модель (часто GBDT, например, CatBoost) обучается определять, какие комбинации взаимодействий с другими элементами предсказывают взаимодействие с Элементом А. Каждая модель ISDT обучается независимо, что позволяет эффективно распараллеливать процесс.

Актуальность для SEO

Высокая (для рекомендательных систем). Патент подан в 2022 году от имени ООО «Яндекс Музыка». Использование градиентного бустинга (GBDT) и CatBoost является передовой практикой в Яндексе. Описанный подход ISDT актуален для повышения качества персонализированных рекомендаций в сервисах с большими каталогами.

Важность для SEO

Влияние на классическое SEO (Web Search) низкое (3/10). Патент не описывает алгоритмы ранжирования веб-поиска. Однако он имеет критическое значение для специалистов, занимающихся продвижением контента внутри рекомендательных платформ Яндекса (Дзен, Музыка). Он раскрывает, как система использует поведенческие данные и корреляции между потреблением разного контента (Co-consumption) для формирования ленты рекомендаций.

Детальный разбор

Термины и определения

CatBoost

Библиотека градиентного бустинга, разработанная Яндексом. Упоминается как возможный фреймворк для реализации технологии.

CF (Collaborative Filtering, Совместная фильтрация)

Подход к рекомендациям, использующий данные о взаимодействиях пользователей с элементами для прогнозирования предпочтений. Описанная модель ISDT является специфической формой реализации CF.

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

Данные, указывающие на предыдущие взаимодействия (клики, лайки, прослушивания) между пользователями и цифровыми элементами. Обычно представляются в виде матрицы.

DT (Decision Tree, Дерево решений)

Прогнозирующая модель с древовидной архитектурой, где ветви представляют наблюдения (признаки), а листья — заключения (целевые значения).

GB (Gradient Boosting, Градиентный бустинг) / GBDT

Метод машинного обучения, который итеративно объединяет слабые модели (обычно DT) для получения более точной модели.

ISDT (Item-Specific Decision Tree, Зависящее от элемента дерево решений)

Ключевой термин патента. Модель машинного обучения (набор деревьев решений), которая обучается независимо для прогнозирования оценки только для одного конкретного цифрового элемента.

Обучающий входной набор (Training Input Set)

Данные, используемые как признаки (features). Для модели Элемента А это данные о взаимодействиях пользователей с другими элементами (B, C, D…),.

Обучающий целевой набор (Training Target Set)

Данные, которые модель учится предсказывать. Для модели Элемента А это данные о взаимодействиях пользователей с самим Элементом А.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает специфическую архитектуру модели (ISDT) и способ ее применения для формирования рекомендаций.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной способ работы системы.

1. Сервер получает запрос на рекомендацию контента для пользователя, имея доступ к данным о предыдущих взаимодействиях.
2. Сервер использует обученную модель ISDT для формирования оценок вероятности взаимодействия пользователя с элементами.
3. Ключевой механизм: Для оценки определенного элемента используется определенный набор ISDT, связанный только с этим элементом и обученный независимо от других наборов.
4. Ключевой механизм (Обучение):
   • Цель (Target): Взаимодействия с этим определенным элементом.
   • Признаки (Features): Взаимодействия с ДРУГИМИ цифровыми элементами.
5. Сервер отправляет ответ, рекомендуя элементы с наибольшей вероятностью взаимодействия.

Зависимые пункты (Claims 2, 5, 8): Уточняют реализацию.

• Claim 2: Уточняет, что элементы, для которых рассчитываются оценки ISDT, могут быть предварительно отобраны (кандидаты) с использованием другого метода (например, CF). Это указывает на двухэтапный процесс: отбор кандидатов (Retrieval), а затем ранжирование (Ranking) через ISDT.
• Claim 5: Уточняет, что для обучения каждого набора ISDT используется алгоритм градиентного бустинга (GB).
• Claim 8: Указывает, что в качестве функции потерь может использоваться среднеквадратическая ошибка (RMSE).

Где и как применяется

Важно понимать: этот патент НЕ применяется к стандартным слоям веб-поиска Яндекса (CRAWLING, INDEXING, QUERY PROCESSING, RANKING веб-документов).

Он применяется исключительно в рамках Рекомендательных Систем (Яндекс Музыка, Дзен, Видео).

В архитектуре рекомендательной системы алгоритм применяется на этапе Ранжирования (Ranking) или Переранжирования (Reranking).

Взаимодействие с компонентами системы:

1. Отбор Кандидатов (Candidate Generation / Retrieval): Система может использовать другие модели (например, CF, SVD) для формирования предварительного набора элементов, (Claim 2). ISDT не занимается первичным отбором.
2. Ранжирование (Scoring): Модель ISDT используется для расчета точных оценок (Scores) вероятности взаимодействия для отобранных кандидатов.

Данные на входе (Этап использования): История взаимодействий конкретного пользователя с множеством цифровых элементов (вектор признаков),.

Данные на выходе (Этап использования): Оценка вероятности взаимодействия пользователя с конкретным элементом-кандидатом,.

Ключевые технические особенности:

• Независимое обучение: Модели ISDT обучаются независимо, что позволяет эффективно распараллеливать процесс обучения на CPU или GPU,. Это обеспечивает масштабируемость.
• Использование GBDT: Применение мощного алгоритма (CatBoost) для выявления сложных нелинейных зависимостей в поведении пользователей.
• Использование других элементов как признаков: Признаками являются не свойства элемента или пользователя, а сами другие элементы и факты взаимодействия с ними.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Музыкальные фонограммы (основной пример,), видеоэлементы, статьи, новости.
• Персонализация: Алгоритм напрямую влияет на персонализацию рекомендаций, так как результат полностью зависит от истории взаимодействий пользователя.
• Взаимосвязь контента (Co-consumption): Модель явно выучивает взаимосвязи между потреблением разного контента на основе поведения пользователей.

Когда применяется

Алгоритм применяется при каждом запросе пользователя на получение рекомендаций (явном или неявном, например, при открытии приложения или обновлении ленты)–[0097]. Он активируется после этапа генерации кандидатов для их финального ранжирования.

Пошаговый алгоритм

Процесс разделен на две фазы: Офлайн-обучение и Онлайн-применение.

Процесс А: Офлайн-обучение модели ISDT (на примере Элемента А)

1. Сбор данных: Получение матрицы взаимодействий пользователь-элемент.
2. Формирование обучающего набора для Элемента А:.
   1. Определение Цели (Target): Выделение столбца взаимодействий с Элементом А.
   2. Определение Признаков (Features): Использование всех остальных столбцов (Элементы B, C, D…) как входных признаков.
3. Обучение модели (GBDT): Применение алгоритма градиентного бустинга (например, CatBoost) к обучающему набору.
   1. Итеративное построение деревьев решений для минимизации функции потерь (например, RMSE). Узлы дерева представляют собой условия по признакам (например, «Понравился ли Элемент B?»).

      В общем случае метод GB обновляет модель на каждой итерации (t):

      $$F^{(t)}(x)=F^{(t-1)}(x)+\epsilon h^{(t)}(x)$$

      где $h^{(t)}(x)$ — слабый ученик (дерево решений), $\epsilon$ — скорость обучения.

4. Сохранение модели: Сохранение набора обученных деревьев как модели ISDT для Элемента А.
5. Параллелизация: Повторение шагов 2-4 для всех остальных элементов независимо и параллельно.

Процесс Б: Формирование рекомендаций в реальном времени (Онлайн)

1. Получение запроса: Сервер получает запрос на рекомендацию от пользователя U.
2. Генерация кандидатов (Опционально): Формирование предварительного набора элементов (например, А, В, С) с использованием другого алгоритма (CF).
3. Извлечение истории пользователя: Получение истории взаимодействий пользователя U.
4. Расчет оценок (Scoring):
   1. Для Элемента А: Активация модели ISDT Элемента А.
   2. История пользователя U используется как входные значения признаков.
   3. Проход по деревьям модели: Система проверяет условия в узлах и суммирует значения из достигнутых листьев для формирования финальной оценки вероятности–[0149].
   4. Повторение для Элементов В и С с использованием их моделей ISDT.
5. Ранжирование: Сортировка кандидатов А, В, С на основе рассчитанных оценок.
6. Отправка ответа: Отправка Топ-N элементов пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на одном типе данных:

• Поведенческие факторы (Данные о взаимодействиях пользователь-элемент): Это ядро изобретения. Используются исторические данные о взаимодействиях всех пользователей со всеми элементами. Взаимодействия могут быть бинарными (1=понравилось/кликнул, 0=нет) или включать различные типы событий (положительный/отрицательный отзыв, время взаимодействия, покупка).

Другие типы факторов (контентные, ссылочные, технические, географические и т.д.) в описании данного механизма ISDT не используются. Модель является чистой моделью коллаборативной фильтрации.

Какие метрики используются и как они считаются

• Оценка вероятности взаимодействия (Interaction Probability Score): Основная метрика, которую вычисляет система. Рассчитывается путем суммирования выходных значений из листьев всех деревьев в ансамбле ISDT.
• Функция потерь (Loss Function): Метрика для оптимизации модели на этапе обучения. В патенте упоминается среднеквадратическая ошибка (RMSE) (Claim 8).

Методы вычислений:

• Алгоритмы машинного обучения: Основным методом является Градиентный бустинг над деревьями решений (GBDT). Упоминается фреймворк CatBoost.

Выводы

1. Фокус на рекомендациях, не на поиске: Патент описывает архитектуру рекомендательной системы (Яндекс Музыка, Дзен) и не имеет отношения к алгоритмам ранжирования веб-поиска Яндекса. Выводы для SEO веб-сайтов отсутствуют.
2. ISDT как специфическое применение GBDT: Ключевая особенность — обучение отдельной GBDT модели для каждого элемента (Item-Specific). Это позволяет детально изучить уникальные паттерны взаимодействий для каждого элемента.
3. Взаимодействия как признаки: Модель ISDT использует факты взаимодействия с другими элементами как признаки для прогнозирования интереса к целевому элементу. Это позволяет модели выявлять сложные поведенческие корреляции и паттерны совместного потребления (Co-consumption).
4. Исключительно поведенческие данные: Модель полагается только на матрицу взаимодействий и не анализирует содержание элементов (текст, аудио, метаданные).
5. Масштабируемость и параллелизм: Архитектура с независимыми моделями разработана для эффективного распараллеливания обучения (на CPU/GPU), что критически важно для больших каталогов контента.
6. Двухэтапное ранжирование: Патент предполагает, что ISDT может использоваться на поздних стадиях для точного ранжирования кандидатов, отобранных другими моделями (Claim 2).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент не дает прямых рекомендаций для SEO в веб-поиске. Однако он предоставляет критически важные инсайты для оптимизации контента внутри рекомендательных платформ Яндекса (Дзен, Музыка, Видео).

• Максимизация позитивных взаимодействий: Поскольку модель полностью основана на данных о взаимодействиях, критически важно создавать контент, который генерирует сильный позитивный отклик (лайки, дочитывания, полные прослушивания). Это основа для обучения модели.
• Стимулирование серийного потребления (Co-Consumption): Так как взаимодействие с Элементом B является признаком для рекомендации Элемента А, необходимо поощрять пользователей взаимодействовать с несколькими единицами вашего контента (серии статей, плейлисты). Это усиливает внутренние связи в модели ISDT.
• Формирование тематических кластеров: Создавайте контент, который естественно группируется по интересам. Если пользователи часто потребляют ваш контент А и контент B вместе, модель ISDT выучит эту связь, повышая вероятность рекомендации вашего контента C той же аудитории.
• Анализ «Соседей» по потреблению: Изучайте, какой еще контент (даже не ваш) потребляет ваша аудитория. Понимание этих паттернов поможет создавать контент, который встраивается в существующие предпочтения пользователей, увеличивая вероятность того, что ваша история взаимодействий станет сильным признаком в моделях ISDT.

Worst practices (это делать не надо)

• Накрутка взаимодействий и Кликбейт: Привлечение нецелевого трафика или создание контента, который провоцирует клик, но не приводит к качественному взаимодействию. Если система учитывает негативные сигналы (упомянуты в), это может привести к формированию негативных паттернов и пессимизации в рекомендациях. Накрутка свяжет ваш контент с нерелевантными элементами.
• Создание разрозненного контента: Публикация контента на слишком разные темы, не связанные общими интересами аудитории. Это затрудняет для модели ISDT выявление сильных корреляций.

Стратегическое значение

Патент демонстрирует высокий уровень сложности алгоритмов Яндекса для анализа поведенческих факторов в рекомендательных системах и подтверждает опору на GBDT (CatBoost). Для контент-стратегии на платформах Яндекса это означает, что успех определяется не столько контентом самим по себе, сколько паттернами его потребления и его связями с другим контентом через общую аудиторию. Стратегия должна фокусироваться на вовлечении и формировании устойчивых поведенческих кластеров.

Практические примеры

Сценарий 1: Продвижение нового артиста в Яндекс Музыке

1. Задача: Увеличить охват нового трека (Трек А) малоизвестного артиста.
2. Механизм ISDT: Вероятность рекомендации Трека А зависит от того, с какими другими треками взаимодействовали пользователи.
3. Действия (Стратегия встраивания в паттерны):
   • Определить популярных артистов со схожим звучанием (Артисты X, Y).
   • Запустить рекламную кампанию или посев, таргетированный на аудиторию Артистов X и Y, чтобы стимулировать прослушивания Трека А этими пользователями.
4. Ожидаемый результат: Модель ISDT Трека А зафиксирует, что пользователи, слушающие треки X и Y, также положительно взаимодействуют с Треком А. В результате, наличие треков X и Y в истории пользователя станет сильным признаком (Feature) для рекомендации Трека А, увеличивая его органический охват.

Сценарий 2: Оптимизация канала в Дзене

1. Задача: Увеличить вовлеченность и рекомендации статей канала о путешествиях.
2. Механизм ISDT: Рекомендация Статьи 1 зависит от того, какие другие статьи читал пользователь.
3. Действия (Стратегия кластеризации и серийности):
   • Вместо разрозненных статей выпустить серию материалов, посвященных одному региону (например, 5 статей о Байкале).
   • Активно перелинковывать статьи внутри серии, поощряя пользователей прочитать несколько материалов.
4. Ожидаемый результат: Пользователи начинают взаимодействовать с несколькими статьями серии. Модели ISDT для каждой статьи серии усиливают друг друга: факт прочтения Статьи 1 становится сильным признаком для рекомендации Статьи 2, и наоборот. Это повышает общую вероятность рекомендации контента канала.

Вопросы и ответы