Как Яндекс использует «Снимки данных» (Snapshot Archives) для обучения систем рекомендаций и предотвращения переобучения

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальные инфраструктурные и методологические проблемы при обучении моделей машинного обучения (ML) для систем рекомендаций (таких как Дзен, Музыка и т.д.):

1. «Взгляд в будущее» (Lookahead Bias / Data Leakage): Предотвращение ситуации, когда модель обучается на признаках, которые в реальности еще не существовали в момент обучающего события (post-occurring features). Это приводит к нереалистичной оценке качества и «предвзятому чрезмерному доверию» (biased over-trust).
2. Переобучение (Overfitting) в двухэтапных моделях: Устранение проблемы, когда основная модель использует предсказания предварительной модели, и обе они обучаются на одних и тех же данных.
3. Вычислительная эффективность: Снижение нагрузки за счет офлайн-расчета ресурсоемких глобальных признаков вместо их вычисления в реальном времени.

Что запатентовано

Запатентован метод обучения модуля предсказаний (Prediction Module) для системы рекомендаций, обеспечивающий строгую временную корректность обучающих данных. Суть изобретения заключается в разделении признаков на User-Specific Features (специфичные для пользователя), рассчитываемые в реальном времени, и User-Nonspecific Features (неспецифичные для пользователя), которые рассчитываются периодически офлайн и хранятся в Snapshot Archives («Снимках архива»).

Как это работает

Система использует гибридный подход. User-Nonspecific Features (например, общая популярность контента, результаты SVD-разложения) рассчитываются офлайн (например, раз в день) и сохраняются в «снимок» (Snapshot Archive). User-Specific Features (например, история пользователя) рассчитываются в реальном времени. При обучении модели на историческом событии (Training Event) система использует User-Specific Features, доступные точно в момент события, И User-Nonspecific Features из последнего «снимка», который был создан ДО этого события. Это гарантирует, что модель не использует информацию из будущего.

Актуальность для SEO

Высокая для систем машинного обучения и рекомендаций. Принципы предотвращения lookahead bias и управления конвейерами расчета признаков являются фундаментальными в современных ML-системах. Патент с высокой вероятностью относится к инфраструктуре Дзена (ранее Яндекс Дзен), на что указывают интерфейсы на схемах (FIG. 5, FIG. 6 упоминают ZEN).

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Этот патент описывает внутреннюю инфраструктуру машинного обучения рекомендательной системы, а не алгоритмы ранжирования веб-поиска. Он не содержит прямых, применимых инсайтов для оптимизации сайтов под Яндекс Поиск. Патент имеет значение для понимания работы рекомендательных систем (RSO), но не для традиционного SEO.

Детальный разбор

Термины и определения

Prediction Module (Модуль предсказаний)

Компонент системы, использующий ML-алгоритм для оценки релевантности контента. Патент различает Main/First Prediction Module (Основной модуль, генерирующий финальные рекомендации) и Preliminary/Second Prediction Module (Предварительный модуль, генерирующий признаки для основного).

Snapshot Archive (Снимок архива, Снимок данных)

Хранилище, содержащее User-Nonspecific Features, рассчитанные в определенный момент времени (например, раз в сутки). Используется для обеспечения временной корректности данных при обучении и повышения эффективности вычислений.

SVD (Singular Value Decomposition, Сингулярное разложение)

Алгоритм, упоминаемый как пример предварительного метода для генерации User-Nonspecific Features (например, векторов скрытых переменных элемента контента).

Training Event (Обучающее событие)

Зафиксированное взаимодействие пользователя с элементом контента в прошлом (например, лайк, клик, пропуск), используемое для обучения модели.

User-Nonspecific Feature (Признак, неспецифичный для пользователя)

Признак, связанный с элементом контента или системой в целом. Примеры: общая популярность элемента, жанр, длина, результаты SVD. Рассчитываются периодически и хранятся в Snapshot Archive.

User-Specific Feature (Признак, специфичный для пользователя)

Признак, связанный с конкретным пользователем или парой пользователь-элемент. Примеры: история взаимодействий пользователя, время с момента последней активности. Рассчитываются в реальном времени.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методологии обучения ML-моделей, обеспечивающей корректное использование данных во времени.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации рекомендаций с использованием обученного модуля, акцентируя внимание на способе его обучения.

1. Система получает запрос на рекомендацию контента.
2. В ответ генерируется набор рекомендаций с помощью Prediction Module.
3. Ключевой аспект: этот модуль был обучен с использованием набора обучающих событий (Training Events) таким образом, что для каждого события:
• User-Nonspecific Features были извлечены из последней версии Snapshot Archive, доступной на момент события. При этом сам снимок был сгенерирован ДО момента события.
• User-Specific Features были доступны на момент события (т.е. рассчитаны в реальном времени для этого момента).
4. Система передает рекомендации пользователю.

Это ядро изобретения. Оно гарантирует, что при обучении модели на исторических данных система не использует информацию, которая в тот момент еще не существовала (предотвращение Lookahead Bias). Например, при обучении на событии во вторник используется снимок, созданный в понедельник.

Claim 11 (Независимый пункт): Описывает сам метод обучения Prediction Module.

1. Генерация набора обучающих событий.
2. Для каждого события формируется набор признаков, строго соблюдая методологию из Claim 1 (использование корректного Snapshot Archive и реальных данных на момент события).
3. Использование этого набора для обучения Prediction Module.

Claim 15 (Независимый пункт): Описывает метод обучения двухмодульной системы (Основной и Предварительной), где выход одного модуля используется как вход другого.

1. Генерация первого обучающего набора для Первого модуля.
2. Генерация второго обучающего набора для Второго модуля.
3. Ключевой аспект: Признаки (User-Specific и User-Nonspecific) в первом наборе отличаются от признаков во втором наборе.

Этот пункт направлен на решение проблемы переобучения (Overfitting) в двухэтапных системах. Если Предварительный модуль генерирует признаки для Основного модуля, они должны обучаться на разных данных, чтобы избежать «предвзятого чрезмерного доверия».

Где и как применяется

Важно понимать, что этот патент НЕ относится к стандартным фазам веб-поиска Яндекс (CRAWLING, INDEXING, RANKING и т.д.). Он описывает инфраструктуру Системы Рекомендаций, такой как Дзен.

Алгоритм применяется на двух основных этапах работы рекомендательной системы:

1. Обучение моделей (Offline ML Pipeline)
Это основная область применения патента.

• Генерация Снимков: Периодический (например, ежедневный) расчет User-Nonspecific Features и сохранение их в Snapshot Archive. Этот расчет может выполняться Предварительным модулем (например, SVD).
• Подготовка Обучающей Выборки: Обработка исторических логов (Training Events). Для каждого события система корректно сопоставляет данные реального времени (User-Specific) и данные из соответствующего временного снимка (User-Nonspecific).

2. Генерация рекомендаций (Online Serving)
Когда пользователь запрашивает рекомендации (например, открывает ленту Дзен):

• Система рассчитывает текущие User-Specific Features в реальном времени.
• Система извлекает User-Nonspecific Features из самого последнего доступного Snapshot Archive.
• Обученный Prediction Module использует эти признаки для ранжирования кандидатов и формирования выдачи.

На что влияет

Патент влияет исключительно на качество, релевантность и эффективность работы персонализированных рекомендательных лент (новости, статьи, музыка, товары и т.д.). Он не оказывает влияния на конкретные типы контента, запросы, ниши или тематики в контексте веб-поиска.

Когда применяется

• Генерация Снимков: Применяется периодически (офлайн), например, раз в день или раз в неделю.
• Обучение Модели: Применяется непрерывно или периодически (офлайн) по мере накопления новых исторических данных о взаимодействиях.
• Генерация Рекомендаций: Применяется в реальном времени (онлайн) каждый раз, когда пользователь запрашивает или обновляет ленту рекомендаций.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Генерация Снимков (Офлайн, периодически)

1. Определение временной точки: Выбор момента времени для создания снимка (например, 00:00 каждый день).
2. Сбор данных: Сбор всех исторических данных о взаимодействиях и контенте ДО этой временной точки.
3. Расчет признаков: Использование Предварительного модуля (например, SVD) для расчета User-Nonspecific Features (например, векторов элементов контента, глобальной популярности).
4. Сохранение: Запись рассчитанных признаков в новый Snapshot Archive с меткой времени.

Процесс Б: Обучение Основной Модели (Офлайн)

1. Итерация по событиям: Обработка исторических обучающих событий (Training Events) в хронологическом порядке.
2. Расчет User-Specific Features: Для каждого события (T_event) рассчитываются признаки пользователя, доступные точно в момент T_event.
3. Извлечение User-Nonspecific Features: Для каждого события система определяет последний Snapshot Archive, который был создан ДО T_event, и извлекает из него признаки контента.
4. Формирование обучающего примера: Объединение признаков и исхода события (клик/пропуск).
5. Обучение: Использование набора обучающих примеров для тренировки Основного модуля предсказаний.

Процесс В: Генерация рекомендаций (Онлайн)

1. Получение запроса: Пользователь запрашивает рекомендации.
2. Расчет User-Specific Features: Вычисление текущих признаков пользователя в реальном времени.
3. Извлечение User-Nonspecific Features: Получение признаков из самого последнего доступного Snapshot Archive.
4. Предсказание и Выдача: Применение обученного Prediction Module для формирования списка контента.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы (User Events/Interactions): Являются основой для обучения. Используются логи взаимодействий: лайки, дизлайки, пропуски (skips), прослушивания, клики, просмотры. Эти данные определяют Training Events.
• Контентные/Объектные факторы (User-Nonspecific Features): Признаки, описывающие элементы контента. Примеры из патента: общая популярность объекта, пропорция лайков/кликов среди всех событий с объектом, внутренние характеристики (длина трека/статьи, жанр, темп, категория, тематика).
• Пользовательские факторы (User-Specific Features): Признаки, описывающие пользователя. Примеры из патента: количество известных событий пользователя, пропорция каждого типа события (например, 50% прослушиваний, 40% пропусков), время с момента первого/последнего события пользователя, история взаимодействий с конкретным автором/исполнителем.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не специфицирует конкретную формулу ранжирования, но упоминает используемые методы:

• Алгоритмы Машинного Обучения (Основной Модуль): Упоминаются стандартные алгоритмы контролируемого обучения (Supervised Machine Learning): искусственные нейронные сети, байесовская статистика, решающие деревья.
• SVD (Singular Value Decomposition): Явно упоминается как метод для Предварительного модуля. Используется для генерации User-Nonspecific Features в виде векторов скрытых переменных (hidden variables).
• Статистические агрегации: Расчет популярности, пропорций, средних значений для пользователей и элементов контента.

Основной акцент патента сделан не на формулах, а на процессе управления данными (Snapshot vs. Real-time) для обеспечения корректности обучения.

Выводы

1. Патент инфраструктурный и не относится к SEO: Он описывает методологию построения конвейера машинного обучения для рекомендательных систем (таких как Дзен). Практических выводов для традиционного SEO (оптимизация под веб-поиск) в нем нет.
2. Борьба с «Взглядом в будущее» (Lookahead Bias): Ключевая инновация — использование Snapshot Archives для User-Nonspecific Features. Это гарантирует, что модель обучается только на той информации, которая была реально доступна в момент события, повышая надежность модели.
3. Эффективность вычислений: Разделение признаков позволяет рассчитывать тяжелые User-Nonspecific Features (например, через SVD) офлайн и периодически, экономя ресурсы в реальном времени.
4. Предотвращение переобучения в сложных моделях: Патент явно решает проблему двухэтапных моделей, обеспечивая разделение обучающих выборок для основного и предварительного модулей (например, за счет временного разделения через механизм снимков).
5. Важность исторических данных: Система рекомендаций Яндекса полагается на точное воспроизведение исторического контекста для обучения своих моделей.

Практика

Практическое применение в SEO

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает методологию обучения ML-моделей для рекомендательных систем. Он не дает практических выводов для традиционного SEO (продвижения в веб-поиске).

Следующие пункты применимы только в контексте оптимизации контента под Рекомендательные Системы (RSO), например, Дзен.

Best practices (Для Дзена/RSO)

• Понимание разделения признаков: Осознавать, что система оценивает контент по двум направлениям: общая привлекательность (User-Nonspecific, обновляется периодически в снапшотах) и персональная релевантность (User-Specific, обновляется в реальном времени).
• Стабильное качество и вовлечение: Поскольку общая оценка качества контента обновляется периодически, важно обеспечивать стабильно высокие показатели вовлеченности (лайки, дочитывания, клики). Это формирует положительный профиль контента в очередном снапшоте.
• Фокус на долгосрочную стратегию: Механизм снапшотов подразумевает некоторую инерционность в обновлении глобальной оценки контента. Стратегия должна быть направлена на постепенное наращивание авторитетности и популярности, а не на краткосрочные всплески.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки краткосрочных манипуляций (в Дзен): Попытки резкого изменения поведенческих факторов могут иметь отложенный эффект на User-Nonspecific Features, так как они пересчитываются периодически (в снапшотах), а не мгновенно.
• Применение выводов к Веб-Поиску: Ошибочно интерпретировать описанные механизмы (SVD, Снимки) как факторы ранжирования в основном поиске Яндекса.

Стратегическое значение

Патент демонстрирует высокий уровень проработки инфраструктуры машинного обучения Яндекса в рекомендательных системах. Он подчеркивает важность корректной обработки временных данных для построения качественных ML-моделей. Для SEO-стратегии это подтверждает, что рекомендательные системы и веб-поиск — это разные сущности с разными механизмами обучения и ранжирования.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Ниже приведен пример работы механизма в контексте рекомендательной системы.

Сценарий: Обучение модели рекомендаций (например, музыки или статей)

1. (Офлайн) Понедельник, 00:00: Система создает Snapshot Archive 1. Она рассчитывает User-Nonspecific Features: общую популярность Элемента А (1000 просмотров) на основе данных за прошлую неделю.
2. (Событие) Вторник, 15:00: Пользователь Б взаимодействует с Элементом А (ставит лайк). В этот момент его User-Specific Features: 5 часов с момента последней активности, 20% лайков в истории.
3. (Офлайн) Среда, 00:00: Система создает Snapshot Archive 2. Популярность Элемента А теперь 1500 просмотров (включая событие во вторник).
4. (Обучение) Четверг: Система обучает модель на событии, произошедшем во вторник в 15:00.
5. Применение патента:
   • Система использует User-Specific Features, актуальные на вторник 15:00 (5 часов активности, 20% лайков).
   • Система использует User-Nonspecific Features из Snapshot Archive 1 (популярность 1000), так как это был последний доступный снимок на момент события.
6. Результат: Модель обучается корректно, не используя информацию о популярности из среды (1500), которая является «будущим» по отношению к событию во вторник.

Вопросы и ответы