Как Яндекс использует Item-Specific Decision Trees (ISDT) и CatBoost для масштабирования систем рекомендаций

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблемы масштабируемости и эффективности обучения моделей машинного обучения для крупномасштабных систем рекомендаций (таких как Яндекс Музыка или Дзен). Основная задача — эффективное обучение моделей на основе Collaborative Filtering (Коллаборативной фильтрации) при огромном количестве пользователей и элементов контента, а также при разреженности данных о взаимодействиях (user-item interaction data). Изобретение предлагает архитектурное решение для эффективного распараллеливания процесса обучения GBDT моделей.

Что запатентовано

Запатентована архитектура модели машинного обучения и метод ее генерации. Суть изобретения заключается в декомпозиции общей задачи рекомендаций на множество независимых подзадач. Создается множество Item-Specific Decision-Tree (ISDT) sub-models — отдельная подмодель для каждого элемента (трека, статьи, видео) в каталоге. Каждая ISDT-модель обучается предсказывать вероятность взаимодействия пользователя с этим конкретным элементом.

Как это работает

Ключевой механизм заключается в способе формирования обучающей выборки. При обучении ISDT-модели для Элемента X: целевой переменной (training target set) является история взаимодействий пользователей с Элементом X. Признаками (training features) являются истории взаимодействий этих же пользователей со всеми остальными элементами системы (Элемент Y, Z и т.д.). Модель (например, CatBoost) учится предсказывать вероятность взаимодействия с X на основе того, с какими другими элементами пользователь взаимодействовал ранее. Поскольку каждая ISDT-модель обучается независимо, процесс можно эффективно распараллелить на множестве вычислительных устройств (CPU или GPU), что решает проблему масштабируемости.

Актуальность для SEO

Высокая (для систем рекомендаций). Использование Gradient Boosting (в частности, CatBoost, который упоминается в патенте как возможная реализация), является стандартом в Яндексе. Описанный метод распараллеливания обучения критически важен для работы высоконагруженных сервисов с огромными каталогами, таких как Яндекс Музыка (Applicant патента) и Дзен.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент НЕ описывает алгоритмы ранжирования веб-поиска. Он строго сфокусирован на внутренних механизмах систем рекомендаций и коллаборативной фильтрации. Он не затрагивает факторы, релевантные для традиционного SEO (контент, ссылки, авторитетность веб-сайтов). Однако он имеет высокое значение для специалистов, занимающихся оптимизацией контента внутри этих рекомендательных платформ (например, Дзен).

Детальный разбор

Термины и определения

CatBoost

Библиотека градиентного бустинга, разработанная Яндексом. Упоминается в патенте как один из возможных фреймворков для реализации изобретения.

Collaborative Filtering (CF) (Коллаборативная фильтрация)

Подход в системах рекомендаций, который использует исторические взаимодействия между пользователями и элементами для прогнозирования предпочтений.

GBDT (Gradient Boosted Decision Trees)

Алгоритм машинного обучения, который строит модель в виде ансамбля слабых моделей предсказания (деревьев решений). ISDT-модели в патенте строятся на основе GBDT.

ISDT (Item-Specific Decision-Tree) Model/Sub-model

Специфичная для элемента модель на основе деревьев решений. Ключевой компонент изобретения. Для каждого элемента в системе создается отдельная ISDT-модель, предсказывающая взаимодействие именно с этим элементом.

Feature Nodes (Узлы признаков)

Узлы в дереве решений, где происходит проверка признака. В контексте патента, эти узлы соответствуют конкретным элементам (например, трекам), отличным от целевого, с которыми пользователь мог взаимодействовать.

Leaf Nodes (Листовые узлы)

Конечные узлы в дереве решений, которые содержат выходное значение (предсказание или оценку вероятности).

Training Features (Признаки обучения)

В контексте патента, признаками для обучения ISDT-модели Элемента X являются все остальные элементы системы (Элемент Y, Элемент Z и т.д.).

User-Item Interaction Matrix (Матрица взаимодействия пользователя и элемента)

Разреженная матрица, где строки соответствуют пользователям, столбцы — элементам, а значения на пересечении указывают на факт взаимодействия (например, 1 — лайк, 0 — нет).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод генерации модели машинного обучения, которая состоит из множества специфичных для элементов суб-моделей (ISDT), и способ их использования.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает общий метод генерации модели машинного обучения.

1. Система получает данные о взаимодействии пользователей и элементов (user-item interaction data).
2. Генерируется модель, состоящая из множества ISDT-подмоделей. Каждая подмодель ассоциирована с конкретным элементом.
3. Ключевой шаг: Генерация обучающей выборки для данной ISDT-подмодели (для Элемента X):
• Training target set (Цель): данные о взаимодействии с Элементом X.
• Training input set (Вход): данные о взаимодействии с подмножеством других элементов (исключая Элемент X).
4. Эти другие элементы становятся признаками (training features) для модели.
5. Генерация множества деревьев решений (DTs), формирующих ISDT-подмодель. Узлы признаков (feature nodes) в этих деревьях соответствуют признакам обучения (т.е. другим элементам).

Claim 3 (Зависимый пункт): Описывает применение модели (In-use phase) в рамках системы рекомендаций.

1. Система получает запрос на рекомендацию.
2. Используя другой алгоритм машинного обучения (например, базовую модель CF или SVD), генерируется предварительный набор кандидатов.
3. Используя основную модель (изобретение), кандидаты оцениваются с помощью соответствующих им ISDT-моделей.
4. Кандидаты ранжируются на основе полученных оценок.
5. Ответ с рекомендацией передается пользователю.

Claim 10 (Независимый пункт): Описывает метод генерации рекомендации с использованием предварительно обученной ISDT-модели.

1. Получение запроса на рекомендацию для пользователя.
2. Генерация оценки (score) для пары (пользователь, Элемент X) путем выполнения ISDT-модели, ассоциированной с Элементом X.
3. Процесс генерации оценки включает:
• Использование предыдущих взаимодействий пользователя с другими элементами в качестве входных данных для деревьев решений.
• Комбинирование выходных значений всех деревьев в ISDT-модели для получения финальной оценки.
4. Ранжирование Элемента X и передача ответа.

Где и как применяется

Важно отметить, что этот патент НЕ применяется к стандартным слоям архитектуры веб-поиска Яндекс (CRAWLING, INDEXING, RANKING веб-документов). Он относится исключительно к архитектуре Рекомендательных Систем Яндекса (например, Яндекс Музыка, Дзен).

Офлайн-обучение (Model Training Infrastructure)

Это основной этап, описанный в патенте. Система принимает на вход агрегированные логи взаимодействий (User-Item Interaction Matrix). Благодаря независимости моделей, обучение может происходить параллельно на кластере серверов (CPU/GPU), что обеспечивает масштабируемость.

• Входные данные: Полная матрица взаимодействий пользователь-элемент.
• Выходные данные: Набор обученных ISDT-моделей (по одной на каждый элемент).

Онлайн-применение (Ранжирование Рекомендаций)

Обученные модели используются для ранжирования контента в реальном времени. Это соответствует поздним стадиям ранжирования (аналог L2/L3) в рекомендательных системах.

• Как указано в Claim 3, система часто использует другой, более простой алгоритм (аналог L1/Retrieval) для отбора предварительного списка кандидатов.
• Затем для каждого кандидата вызывается соответствующая ему ISDT-модель для точного расчета оценки (Score).
• Входные данные: История взаимодействий текущего пользователя и список кандидатов.
• Выходные данные: Оценки вероятности взаимодействия для каждого кандидата.

На что влияет

• Типы контента: В патенте явно указано влияние на музыкальные (music digital items) и видео (video digital items) элементы. Также применимо к статьям и новостям (упоминается Yandex.Zen).
• Специфика: Влияет на персонализированные рекомендации, основанные на вкусах пользователя (коллаборативная фильтрация), а не на результаты обычного поиска по каталогу или веб-поиска.

Когда применяется

• Обучение: Периодически (офлайн) для обновления моделей на основе свежих данных о взаимодействиях.
• Применение (In-use): В реальном времени при каждом запросе пользователя на генерацию персонализированной подборки или ленты рекомендаций (например, открытие приложения Яндекс Музыка или прокрутка ленты Дзен).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-обучение коллекции ISDT-моделей (Training Phase)

1. Сбор данных: Получение матрицы взаимодействия пользователя и элемента (User-Item Interaction Matrix).
2. Итерация по элементам: Для каждого элемента в каталоге (Элемент X) выполняется следующая процедура (параллельно).
3. Формирование обучающей выборки (Training Set Generation):
   • Определение Training Target Set: Извлечение столбца из матрицы, соответствующего Элементу X (кто с ним взаимодействовал).
   • Определение Training Input Set: Извлечение всех остальных столбцов матрицы. Каждый другой элемент становится признаком (Training Feature).
4. Обучение ISDT-модели: Обучение модели GBDT (например, CatBoost) на сформированной выборке. В процессе градиентного бустинга строятся деревья решений (DTs).
5. Построение деревьев: В узлах деревьев размещаются признаки (т.е. другие элементы). В листьях (leaf nodes) размещаются выходные значения.
6. Сохранение модели: Сохранение обученной ISDT-модели, ассоциированной с Элементом X.

Процесс Б: Применение (In-Use Phase)

1. Получение запроса: Поступление запроса на рекомендацию для Пользователя U.
2. Отбор кандидатов: Генерация предварительного набора элементов-кандидатов (например, с помощью другого MLA).
3. Извлечение истории пользователя: Получение списка элементов, с которыми Пользователь U взаимодействовал ранее.
4. Расчет оценок: Для каждого элемента-кандидата (Элемент X):
   • Загрузка соответствующей ISDT-модели для Элемента X.
   • Использование истории пользователя для прохода по деревьям решений. Например, если узел дерева соответствует Элементу Y, система проверяет, есть ли Элемент Y в истории Пользователя U, и выбирает соответствующую ветвь.
   • Комбинирование выходных значений из достигнутых листьев для расчета финальной оценки (Score).
5. Ранжирование: Сортировка элементов-кандидатов по рассчитанным оценкам.
6. Выдача: Формирование ответа с рекомендациями.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на одном типе данных. Контентные, технические, ссылочные или географические факторы в патенте не упоминаются.

• Поведенческие факторы (User-Item Interaction Data): Это основа всего метода. Используются исторические данные о взаимодействиях между множеством пользователей и множеством элементов. В примерах патента используются бинарные взаимодействия (1 — взаимодействовал/лайкнул, 0 — нет), но система может работать и с другими типами взаимодействий (клики, время прослушивания, рейтинг).

Какие метрики используются и как они считаются

• Алгоритмы машинного обучения: Основной используемый метод — Gradient Boosting (GB). В качестве слабых моделей используются Decision Trees (DTs), формируя GBDT. Упоминаются реализации XGBoost, LightGBM и CatBoost.
• Оценка (Score): Основная метрика на выходе ISDT-модели. Представляет собой оценку вероятности того, что пользователь взаимодействует с данным элементом. Рассчитывается путем комбинирования выходных значений из листовых узлов всех деревьев решений в ансамбле.
• Функция потерь (Loss function): GBDT итеративно минимизирует эмпирический риск. В патенте упоминается возможность использования стандартной ошибки (standard error) в качестве функции потерь при обучении GBDT (Gradient Boosted Regression Trees).

Выводы

1. Патент для Рекомендаций, не для Поиска: Это изобретение описывает архитектуру для систем рекомендаций (Музыка, Дзен) и не имеет прямого отношения к ранжированию в веб-поиске Яндекса.
2. Архитектура Item-Specific Decision Tree (ISDT): Ключевая инновация — декомпозиция задачи. Вместо одной глобальной модели строится отдельная GBDT-модель для каждого элемента в каталоге.
3. Уникальная структура признаков: При прогнозировании взаимодействия с Элементом X в качестве признаков используются факты взаимодействия пользователя с другими элементами (Элемент Y, Элемент Z и т.д.). Это чистый подход коллаборативной фильтрации.
4. Масштабируемость через параллелизацию: Независимость ISDT-моделей позволяет обучать их параллельно на разных вычислительных узлах (CPU/GPU), что значительно ускоряет процесс и улучшает масштабируемость.
5. Основано на CatBoost: Патент подтверждает использование технологий градиентного бустинга (в частности, упоминается CatBoost) в качестве основы для рекомендательных сервисов Яндекса.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент является инфраструктурным и описывает механизмы рекомендательных систем, а не веб-поиска. Прямых практических выводов для стандартного SEO нет.

Однако, если рассматривать оптимизацию под рекомендательные платформы Яндекса (например, Дзен, Музыка):

• Стимулирование совместного потребления (Co-consumption): Необходимо, чтобы ваш контент потреблялся теми же пользователями, которые потребляют другой релевантный контент. Это укрепляет связи в ISDT-моделях. В музыке это достигается через попадание в плейлисты с популярными треками; в Дзене — через создание контента, интересного аудитории схожих каналов.
• Максимизация позитивных взаимодействий: Алгоритм полностью основан на User-Item Interaction Data (лайки, прослушивания, дочитывания). Необходимо стимулировать пользователей к позитивным взаимодействиям с контентом внутри платформы.
• Фокус на кластеризацию аудитории: Контент должен быть нацелен на четкие сегменты аудитории с общими интересами, чтобы максимизировать вероятность совместных взаимодействий.

Worst practices (это делать не надо)

• Применение традиционных SEO-тактик: Попытки повлиять на этот алгоритм с помощью оптимизации текста (ключевых слов), мета-тегов или внешних ссылок бесполезны. Алгоритм ISDT не анализирует контент и не учитывает внешние факторы.
• Накрутка несвязанных взаимодействий: Накрутка взаимодействий от пользователей с очень разными или случайными интересами может размыть поведенческий профиль контента и ухудшить качество рекомендаций, так как модель не сможет построить эффективные деревья решений.
• Изолированное продвижение единиц контента: Продвижение одного трека или статьи без попытки построить связи с другим контентом неэффективно. Система ищет паттерны, а не изолированные взаимодействия.

Стратегическое значение

Патент демонстрирует, как Яндекс решает сложные инфраструктурные задачи машинного обучения и подтверждает стратегическую важность CatBoost в экосистеме Яндекса. Для SEO-стратегов это подчеркивает фундаментальное различие между алгоритмами веб-поиска (где важны контент, ссылки, E-E-A-T) и алгоритмами рекомендательных систем (где доминируют поведенческие паттерны внутри закрытой экосистемы).

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент не относится к веб-поиску. Ниже приведен пример работы алгоритма в контексте рекомендаций музыки.

Сценарий: Определение рекомендации для пользователя (на основе FIG. 4 патента)

1. Задача: Определить, стоит ли рекомендовать пользователю целевой трек (для которого обучена данная ISDT-модель).
2. Действие системы: Система загружает ISDT-модель целевого трека и анализирует историю лайков пользователя. Допустим, пользователь лайкнул «Refuse/Resist» (Sepultura) и «Raining Blood» (Slayer).
3. Выполнение модели:
   • Модель проверяет первый узел (Root Node): «Refuse/Resist». Пользователь лайкнул? Да (+). Переход к правому узлу.
   • Проверка следующего узла: «Raining Blood». Пользователь лайкнул? Да (+). Переход к правому узлу.
   • Достигнут лист (Leaf Node) со значением 0.25636.
4. Результат: Это значение комбинируется с результатами других деревьев в ансамбле ISDT-модели для получения финальной оценки вероятности. Если оценка высока, трек добавляется в рекомендации.

Вопросы и ответы