Как Яндекс обучает модели машинного обучения для систем рекомендаций (например, Дзен), используя real-time данные и «Снапшоты»

Описание

Какую задачу решает

Патент решает инфраструктурные и методологические проблемы обучения моделей машинного обучения в рекомендательных системах (таких как Яндекс Дзен). Ключевые задачи:

• Предотвращение переобучения (Overfitting) и «предвзятого доверия» (Biased over-trust): Это происходит, когда модель обучается на данных, которые не были доступны в момент исторического события (т.н. «заглядывание в будущее»), или когда основной и предварительный алгоритмы обучаются на одних и тех же данных.
• Вычислительная эффективность: Расчет общих признаков (например, популярности контента или векторных представлений на основе SVD) требует анализа данных всех пользователей и всего контента. Выполнение этих расчетов в реальном времени для каждого события или тренировочной итерации слишком ресурсоемко.

Что запатентовано

Запатентован метод обучения и работы рекомендательной системы, который использует гибридный подход к вычислению признаков (features). Суть изобретения в разделении признаков на User-specific features (пользовательские), вычисляемые в реальном времени, и User-nonspecific features (общие/не зависящие от пользователя), вычисляемые офлайн и сохраняемые в периодически обновляемых Snapshot Archives (Архивах Снапшотов). Это обеспечивает историческую точность данных при обучении модели и оптимизирует вычислительные ресурсы.

Как это работает

Система периодически (например, раз в день) рассчитывает User-nonspecific features (например, общую популярность статьи, ее тематический вектор) и сохраняет их в Snapshot Archive. User-specific features (например, история просмотров пользователя, его текущие интересы) рассчитываются в реальном времени.

При обучении модели для каждого исторического события система использует:

1. User-specific features, актуальные на момент события.
2. User-nonspecific features из того Snapshot Archive, который был последним доступным на момент события.

Это гарантирует, что модель не использует информацию из будущего. При генерации рекомендаций в реальном времени система использует текущие User-specific features и данные из самого последнего Snapshot Archive.

Актуальность для SEO

Высокая. Описанная архитектура является стандартной практикой для построения крупных высоконагруженных рекомендательных систем, включая Яндекс Дзен (который упоминается на схемах патента). Разделение признаков на real-time и offline-вычисления критически важно для баланса между актуальностью рекомендаций и вычислительной сложностью.

Важность для SEO

Влияние на традиционное SEO минимально (3/10). Патент описывает внутреннюю инфраструктуру и методологию обучения ML-моделей для рекомендательных систем, а не алгоритмы ранжирования основного веб-поиска. Однако он имеет значение для понимания того, как контент продвигается в рекомендательных сервисах Яндекса (например, Дзен). Патент подчеркивает разделение между устоявшимся качеством/популярностью контента (Snapshot) и немедленным вовлечением пользователей (Real-time).

Детальный разбор

Термины и определения

Event (Событие)

Любое значимое взаимодействие пользователя с элементом контента в системе (например, просмотр, клик, лайк, дизлайк, пропуск), из которого можно извлечь данные о релевантности.

Features (Признаки)

Параметры, используемые моделью машинного обучения для предсказания релевантности контента пользователю.

Main Prediction Module (Основной Модуль Предсказания)

Основной алгоритм (например, нейросеть, GBDT), который генерирует финальный список рекомендаций для пользователя.

Preliminary Prediction Module (Предварительный Модуль Предсказания)

Вспомогательный алгоритм (например, SVD), который генерирует признаки (например, векторные представления контента), используемые в качестве входных данных для Main Prediction Module.

Snapshot Archive (Архив Снапшотов)

Хранилище предварительно рассчитанных офлайн User-nonspecific features. Обновляется периодически (например, раз в день) и содержит данные, актуальные на момент создания снапшота.

SVD (Singular Value Decomposition, Сингулярное разложение)

Алгоритм матричной факторизации, часто используемый в рекомендательных системах для создания векторных представлений (эмбеддингов) пользователей и контента. Упоминается как пример алгоритма для Preliminary Prediction Module.

User-nonspecific features (Общие признаки / Не зависящие от пользователя)

Признаки, связанные с элементом контента или системой в целом, не зависящие от конкретного пользователя, запрашивающего рекомендацию. Примеры: общая популярность статьи, тематика, вектор SVD статьи. Рассчитываются офлайн и хранятся в Snapshot Archive.

User-specific features (Пользовательские признаки / Специфичные для пользователя)

Признаки, связанные с конкретным пользователем или взаимодействием пользователя с контентом. Примеры: история просмотров пользователя, его демография, время с последнего взаимодействия. Рассчитываются в реальном времени (Real-time).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методологии обучения и применения модели предсказаний, которая строго учитывает временные рамки доступности данных.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает процесс генерации рекомендаций в рабочем режиме (In-use phase) с использованием модели, обученной специфическим образом.

1. Система получает запрос на рекомендацию.
2. Генерируется набор рекомендаций с помощью Prediction Module.
3. Критически важно: этот модуль был обучен на наборе тренировочных событий, где для каждого события использовались:
   • (A) User-nonspecific features, извлеченные из последней версии Snapshot Archive, доступной *на момент* тренировочного события (и созданной до него).
   • (B) User-specific features, доступные *на момент* тренировочного события.
4. Сам процесс генерации (In-use) включает:
   • Получение текущих User-nonspecific features из самого последнего (текущего) Snapshot Archive.
   • Генерацию User-specific features в реальном времени.
   • Использование обоих типов признаков для генерации рекомендаций.
5. Результаты передаются на устройство пользователя.

Claim 10 (Независимый пункт): Описывает процесс обучения модели (Training phase).

1. Генерация набора тренировочных событий.
2. Для каждого события в наборе определяются входные параметры:
   • (A) User-nonspecific features: извлекаются из последней версии Snapshot Archive, доступной *на момент* этого события (и созданной до него). Подчеркивается, что эти признаки были сгенерированы и сохранены до генерации тренировочного набора.
   • (B) User-specific features: генерируются *на момент* этого события.
3. Использование этого набора для обучения Prediction Module.

Где и как применяется

Этот патент не описывает традиционную архитектуру веб-поиска (Crawling, Indexing, Ranking), а фокусируется на архитектуре Рекомендательной Системы (например, Яндекс Дзен). Применение происходит на этапах офлайн-обработки данных и онлайн-ранжирования рекомендаций.

Офлайн-процессы и обработка данных (Offline Data Processing)

• Генерация Снапшотов (Snapshot Generation): Периодически (например, ежедневно) запускается процесс (возможно, с использованием Preliminary Prediction Module, например, SVD) для расчета User-nonspecific features для всего доступного контента. Результаты сохраняются в новый Snapshot Archive.
• Обучение Модели (Model Training): Main Prediction Module обучается (или дообучается) на исторических логах событий. Ключевой механизм патента применяется здесь: система реконструирует состояние мира на момент каждого исторического события, используя real-time пользовательские данные из логов и соответствующие исторические снапшоты общих признаков.

Онлайн-Ранжирование Рекомендаций (Online Recommendation Ranking)

• Когда пользователь запрашивает рекомендации (например, открывает ленту Дзена), система активирует Main Prediction Module.
• Входные данные: Модуль получает User-specific features, рассчитанные в реальном времени (на основе текущего профиля пользователя), и User-nonspecific features, загруженные из самого последнего доступного Snapshot Archive.
• Выходные данные: Ранжированный список рекомендованного контента.

На что влияет

• Типы контента: Влияет на любой контент, распространяемый через рекомендательные системы Яндекса (статьи, видео, посты в блогах).
• Актуальность vs Качество: Механизм влияет на баланс между долгосрочными показателями качества/популярности контента (которые меняются медленно и обновляются со снапшотами) и краткосрочными сигналами вовлеченности пользователей (которые учитываются в реальном времени).
• Новый контент: Новый контент может быстрее получать показы за счет real-time пользовательских сигналов, но его долгосрочные User-nonspecific features будут стабилизироваться только после нескольких обновлений снапшотов.

Когда применяется

Алгоритмы применяются постоянно в двух режимах:

• Триггеры Генерации Снапшотов: По расписанию (периодически) для обновления User-nonspecific features.
• Триггеры Обучения: По расписанию или при накоплении достаточного количества новых данных для обновления Main Prediction Module.
• Триггеры Генерации Рекомендаций: Каждый раз, когда пользователь запрашивает ленту рекомендаций.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Периодическая генерация Снапшотов (Офлайн)

1. Инициализация: Запуск процесса по расписанию (например, ежедневно). Время запуска = T_snapshot.
2. Сбор данных: Сбор данных о взаимодействиях пользователей с контентом, произошедших до T_snapshot.
3. Вычисление признаков: Использование Preliminary Prediction Module (например, SVD) для расчета User-nonspecific features (например, векторов контента, общей популярности).
4. Сохранение: Создание нового Snapshot Archive с меткой времени T_snapshot и сохранение рассчитанных признаков.

Процесс Б: Обучение Основной Модели (Офлайн)

1. Сбор тренировочных данных: Извлечение набора исторических событий (Event) из логов. Каждое событие имеет метку времени T_event.
2. Реконструкция исторических признаков (для каждого события):
   1. Извлечение User-specific features: Расчет или извлечение пользовательских признаков, которые были актуальны точно в момент T_event.
   2. Извлечение User-nonspecific features: Поиск последнего Snapshot Archive, чья метка времени T_snapshot < T_event. Извлечение общих признаков из этого исторического снапшота.
3. Формирование тренировочного набора: Объединение событий и реконструированных признаков.
4. Обучение: Использование тренировочного набора для обучения Main Prediction Module.

Процесс В: Генерация рекомендаций (Онлайн)

1. Получение запроса: Пользователь запрашивает рекомендации в момент T_request.
2. Извлечение User-specific features: Расчет пользовательских признаков в реальном времени (на момент T_request).
3. Извлечение User-nonspecific features: Загрузка данных из самого последнего доступного Snapshot Archive (где T_snapshot < T_request).
4. Ранжирование: Использование Main Prediction Module (обученного в Процессе Б) для оценки кандидатов на основе извлеченных признаков.
5. Выдача: Формирование списка рекомендаций.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент разделяет входные данные на две категории:

User-specific features (Пользовательские признаки):

• Поведенческие факторы: История взаимодействий пользователя (клики, лайки, дизлайки, пропуски, время просмотра). Количество известных событий в логе пользователя. Пропорции разных типов событий (например, 50% прослушиваний, 40% пропусков). Время с момента последнего/первого события пользователя. История взаимодействий с конкретным типом контента (например, как часто слушал этот альбом/исполнителя).
• Системные данные: Предсказания релевантности, сделанные в реальном времени (возможно, предварительным алгоритмом).

User-nonspecific features (Общие признаки):

• Поведенческие факторы (Агрегированные): Общая популярность элемента контента (сколько раз его просмотрели все пользователи). Пропорция лайков/кликов среди всех событий, связанных с этим элементом.
• Контентные факторы: Внутренние характеристики контента (жанр, длина трека, темп, категория документа, длина текста, тематика).
• Системные данные (Векторные представления): Векторы скрытых переменных элемента контента, предсказанные алгоритмом типа SVD (Эмбеддинги).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не детализирует конкретные формулы ранжирования, но описывает используемые алгоритмы и подходы к вычислению признаков:

• Алгоритмы машинного обучения (Main Prediction Module): Упоминаются стандартные supervised learning алгоритмы: искусственные нейронные сети, байесовская статистика, регрессия гауссовских процессов, деревья решений.
• Алгоритмы матричной факторизации (Preliminary Prediction Module): Упоминается SVD (Singular Value Decomposition) как метод для генерации User-nonspecific features (векторов контента), сохраняемых в снапшотах.
• Метрики релевантности: Выходным значением Main Prediction Module является предсказание релевантности (user-item relevance prediction) или оценка вероятности положительного взаимодействия.

Выводы

1. Инфраструктурный патент для рекомендаций: Это патент об инфраструктуре и методологии обучения ML, а не о факторах ранжирования. Он описывает, как Яндекс строит рекомендательные системы (например, Дзен), чтобы они были эффективными и не переобучались.
2. Разделение признаков на быстрые и медленные: Яндекс четко разделяет User-specific features (быстрые, real-time данные о поведении пользователя) и User-nonspecific features (медленные, офлайн данные о контенте и его общей популярности).
3. Snapshot Archives как основа: Общие признаки рассчитываются периодически и сохраняются в снапшотах. Это означает, что глобальная оценка качества или популярности контента обновляется с задержкой (например, раз в день), а не мгновенно.
4. Важность исторической точности: Ключевая идея патента — обучать модель на данных, которые были реально доступны в момент исторического события, используя соответствующие исторические снапшоты. Это предотвращает «заглядывание в будущее» и делает модель более надежной.
5. Борьба с переобучением в двухшаговых моделях: Если используются предварительные модели (например, SVD для эмбеддингов), они должны обучаться на данных, отличных от тех, что используются для обучения основной модели рекомендаций.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Поскольку патент инфраструктурный и относится к рекомендательным системам, прямых SEO-рекомендаций для веб-поиска нет. Однако, если цель — оптимизация под рекомендательные системы Яндекса (например, Дзен), можно сделать следующие выводы:

• Обеспечивать стабильное долгосрочное качество и популярность (User-nonspecific): Работайте над тем, чтобы контент нравился широкой аудитории и стабильно набирал просмотры. Эти данные агрегируются, обрабатываются офлайн и попадают в Snapshot Archives. Высокие показатели в снапшоте дают контенту базовый уровень для рекомендаций.
• Стимулировать немедленное вовлечение (User-specific): Поскольку пользовательские признаки учитываются в реальном времени, критически важно, чтобы контент сразу вызывал реакцию (клики, дочитывания, лайки). Это позволяет системе быстро реагировать на тренды и интересы конкретного пользователя.
• Понимать инерционность системы: Не ожидайте мгновенной реакции системы на глобальные изменения популярности контента. User-nonspecific features обновляются периодически (например, раз в день). Реакция на индивидуальное поведение пользователя будет быстрой, но реакция на изменение общей популярности статьи — медленной.

Worst practices (это делать не надо)

• Краткосрочные накрутки популярности: Попытки искусственно завысить общую популярность контента могут иметь ограниченный эффект. Эти данные обрабатываются офлайн и с задержкой. Система может отфильтровать аномалии до того, как они попадут в Snapshot Archive.
• Игнорирование real-time сигналов: Даже если контент имеет высокие общие показатели в снапшоте, он не будет рекомендован конкретному пользователю, если его User-specific features (история, интересы) указывают на низкую релевантность в данный момент.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Яндекс использует сложную, эшелонированную архитектуру для машинного обучения, где уделяется большое внимание как эффективности вычислений, так и качеству обучения (борьба с переобучением и историческая точность данных). Для SEO-стратегии это означает, что рекомендательные системы работают по принципам, отличным от веб-поиска, сочетая real-time сигналы и предварительно рассчитанные офлайн-данные. Успех в этих системах требует баланса между удовлетворением текущего спроса и долгосрочным качеством контента.

Практические примеры

Сценарий: Работа рекомендательной системы (например, Дзен)

1. Офлайн (Ночь): Яндекс запускает SVD алгоритм (Preliminary Prediction Module) для анализа всех статей и взаимодействий за прошедший день. Он рассчитывает векторные представления и общую популярность для каждой статьи (User-nonspecific features) и сохраняет их в утренний Snapshot Archive.
2. Онлайн (Утро): Пользователь открывает ленту Дзена.
3. Расчет Real-time данных: Система анализирует последние действия пользователя, его подписки и текущий контекст (User-specific features).
4. Объединение данных: Система берет User-specific features (real-time) и объединяет их с User-nonspecific features из утреннего снапшота.
5. Ранжирование: Main Prediction Module использует объединенные данные для выбора и ранжирования статей.
6. Результат: Статья, которая была популярна вчера (высокий балл в снапшоте) и соответствует текущим интересам пользователя (высокий балл real-time), получит наивысший приоритет.

Вопросы и ответы