Как Яндекс ускоряет обучение рекомендательных систем (например, Дзен), используя контентные векторы для инициализации матричной факторизации

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения вычислительной эффективности и скорости обучения алгоритмов машинного обучения, используемых в рекомендательных системах (в тексте упоминается YANDEX.ZEN™). Конкретно, он фокусируется на оптимизации метода Alternating Least Squares (ALS) для аппроксимации матричной факторизации в коллаборативной фильтрации. Традиционный ALS инициализирует матрицы пользователей и объектов случайными значениями или нулями, что требует большого количества итераций для достижения сходимости и является ресурсоемкой операцией.

Что запатентовано

Запатентован метод обучения MLA для рекомендательных систем, основанный на оптимизированной инициализации матричной факторизации. Суть изобретения заключается в инициализации Item Matrix (матрицы объектов/контента) не случайными значениями, а предварительно рассчитанными векторами (Item Vectors), отражающими содержание этих объектов. Эти векторы генерируются с помощью методов Word Embedding (например, word2vec или LDA), так что схожий контент имеет схожие векторы. Это позволяет алгоритму ALS начинать оптимизацию с более близкого к решению состояния.

Как это работает

Система собирает данные о взаимодействиях пользователей с контентом (User-Item Interactions) и строит разреженную матрицу оценок релевантности. Для предсказания предпочтений эта матрица факторизуется (разделяется) на User Matrix и Item Matrix с использованием ALS. Ключевой механизм: User Matrix инициализируется стандартно (например, случайно), но Item Matrix инициализируется с использованием векторов, представляющих сам контент (например, текст статьи). Затем ALS итеративно оптимизирует обе матрицы. Благодаря «умной» инициализации Item Matrix, алгоритму требуется меньше итераций для достижения оптимального результата. Оптимизированная Item Matrix сохраняется для последующей генерации рекомендаций.

Актуальность для SEO

Средняя. Матричная факторизация и ALS являются классическими, но все еще широко используемыми методами в рекомендательных системах. Идея гибридизации коллаборативной фильтрации с контентными признаками (здесь – через инициализацию) остается актуальной. Однако современные системы все чаще используют более сложные нейросетевые подходы, хотя классические методы сохраняют свое значение благодаря интерпретируемости и эффективности.

Важность для SEO

Влияние на традиционное SEO минимальное (3/10). Патент не описывает алгоритмы ранжирования веб-поиска. Он относится исключительно к архитектуре и обучению рекомендательных систем (таких как Яндекс.Дзен). Для SEO-специалистов, работающих над привлечением трафика из рекомендательных систем, патент важен для понимания того, как Яндекс технически реализует коллаборативную фильтрацию и как он использует эмбеддинги для оценки схожести контента в этих сервисах.

Детальный разбор

Термины и определения

Alternating Least Squares (ALS) (Чередующиеся наименьшие квадраты)

Алгоритм, используемый для аппроксимации матричной факторизации, особенно в рекомендательных системах. Он итеративно оптимизирует User Matrix и Item Matrix, фиксируя одну матрицу при оптимизации другой.

Collaborative Filtering (Коллаборативная фильтрация)

Метод генерации рекомендаций, основанный на предположении, что пользователи, схоже оценивавшие объекты в прошлом, будут схоже оценивать другие объекты в будущем. Основывается на данных о взаимодействиях (User-Item Interactions).

Digital Item (Цифровой объект)

Единица контента, которая может быть рекомендована пользователю (например, статья, новость, видео в Яндекс.Дзен).

Item Matrix (Матрица объектов, V)

Одна из матриц, получаемых в результате факторизации. Содержит векторы (Item Vectors), представляющие латентные (скрытые) признаки каждого Digital Item.

Item Vector (Вектор объекта)

Численное представление Digital Item. В контексте патента, это вектор, сгенерированный так, что объекты с похожим контентом имеют похожие векторы (например, с помощью Word Embedding).

Latent Dirichlet Allocation (LDA)

Генеративная статистическая модель, позволяющая объяснить набор наблюдений через скрытые группы. Упоминается как один из методов генерации Item Vectors на основе текста.

Matrix Factorization (Матричная факторизация)

Разложение матрицы (например, матрицы оценок релевантности) на произведение нескольких матриц (обычно User Matrix и Item Matrix).

User-Item Interactions (Взаимодействия пользователь-объект)

Данные о поведении пользователей в отношении контента. Могут быть явными (лайки, оценки) или неявными (время просмотра, клики, шеринг).

User Matrix (Матрица пользователей, U)

Одна из матриц, получаемых в результате факторизации. Содержит векторы, представляющие латентные предпочтения каждого пользователя.

Word Embedding (Векторное представление слов)

Техники моделирования языка и обучения признакам в NLP, которые отображают слова или фразы в векторы действительных чисел. Используются для генерации начальных Item Vectors.

word2vec

Конкретная реализация Word Embedding. Упоминается как один из методов генерации Item Vectors.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на процессе обучения (training) алгоритма рекомендаций, а не на самом процессе генерации рекомендаций в реальном времени.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод обучения MLA для выбора рекомендованного контента.

1. Сбор индикаторов множества взаимодействий пользователь-объект (User-Item Interactions).
2. Генерация матрицы оценок релевантности (Matrix of user-item relevance scores) на основе этих взаимодействий.
3. Факторизация этой матрицы в User Matrix и Item Matrix. Процесс факторизации включает:
• Инициализацию Item Matrix с использованием Item Vectors. Ключевое требование: эти векторы должны быть сгенерированы так, чтобы цифровые объекты с похожим контентом имели похожие векторы.
• Инициализацию User Matrix с использованием векторов пользователей.
4. Итеративная оптимизация User Matrix и Item Matrix.
5. Сохранение оптимизированной Item Matrix.

Ядро изобретения заключается в специфическом способе инициализации Item Matrix (использование контентных векторов) перед началом итеративной оптимизации (например, ALS), что отличает его от стандартных подходов (случайная инициализация).

Claim 9 и 10 (Зависимые пункты): Уточняют, что Digital Item является текстовым, а Item Vectors генерируются с использованием техник Word Embedding, конкретно упоминая word2vec и LDA.

Claim 11 и 12 (Зависимые пункты): Уточняют, что факторизация использует Singular Value Decomposition (SVD) анализ, а декомпозиционный анализ выполняется с использованием алгоритма Alternating Least Squares (ALS).

Где и как применяется

Важно понимать, что этот патент описывает Офлайн-процессы обучения моделей для Рекомендательных систем (например, Яндекс.Дзен), а не процессы ранжирования основного веб-поиска Яндекса.

Слой Сбора Данных (CRAWLING & ACQUISITION LAYER)
Система собирает два типа данных:

1. Контент: Тексты Digital Items (статей, новостей), которые будут рекомендоваться.
2. Логи взаимодействий: Данные о том, какие пользователи взаимодействовали с какими объектами (браузерные логи, логи сервиса рекомендаций).

Слой Индексации (INDEXING) / Офлайн-обработка
На этом этапе происходит основная работа, описанная в патенте:

1. Генерация контентных векторов: Тексты объектов обрабатываются с помощью Word Embedding моделей (word2vec, LDA) для создания Item Vectors.
2. Построение матрицы релевантности: Логи взаимодействий агрегируются для создания разреженной матрицы оценок.
3. Обучение модели (Матричная факторизация): Происходит факторизация матрицы релевантности с использованием ALS, инициализированного контентными векторами. Результат — оптимизированная Item Matrix.

Слой Ранжирования (RANKING) в Рекомендательной Системе
Хотя патент фокусируется на обучении, он также описывает (Claims 2-5), как используется результат обучения:

1. При запросе рекомендации система получает профиль пользователя (например, вектор, основанный на истории браузера).
2. Система использует этот профиль пользователя и сохраненную оптимизированную Item Matrix для вычисления (восстановления) предсказанных оценок релевантности для всех объектов.
3. Контент с наивысшими предсказанными оценками выбирается для рекомендации.

На что влияет

• Эффективность системы: Основное влияние патента — это ускорение переобучения моделей рекомендаций и снижение требуемых вычислительных ресурсов.
• Качество рекомендаций (Косвенно): Хотя цель патента — эффективность, использование контентных векторов для инициализации обеспечивает гибридный подход, объединяющий контентные признаки и поведенческие данные (коллаборативную фильтрацию) в рамках одной модели. Это может улучшать качество модели по сравнению с чистой коллаборативной фильтрацией.
• Типы контента: Наиболее применим к текстовому контенту (статьи, новости), так как для инициализации используются Word Embeddings (word2vec, LDA).

Когда применяется

Алгоритм применяется во время периодического офлайн-обучения или переобучения моделей рекомендательной системы. Он активируется, когда необходимо обновить Item Matrix на основе новых данных о контенте и новых логов взаимодействий пользователей.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Предварительная подготовка (Офлайн)

1. Сбор контента: Получение текстов всех доступных Digital Items.
2. Генерация Item Vectors: Обработка текстов с использованием Word Embedding (word2vec или LDA) для создания векторов, где схожий контент имеет схожие векторы.

Процесс Б: Обучение модели (Офлайн)

1. Сбор взаимодействий: Получение индикаторов User-Item Interactions (например, из истории браузера).
2. Генерация матрицы релевантности: Построение разреженной матрицы R, где ячейки содержат оценки релевантности (явные или неявные).
3. Факторизация (Инициализация): Подготовка к разложению R ≈ U * V^T.
• Инициализация Item Matrix (V) с использованием предварительно подготовленных Item Vectors (из Процесса А).
• Инициализация User Matrix (U) (например, случайными значениями или нулями).
4. Итеративная оптимизация (ALS): Выполнение итераций ALS:
• Шаг 1: Фиксация V, оптимизация U.
• Шаг 2: Фиксация U, оптимизация V.
• Повторение до достижения критерия сходимости (например, порогового значения метрики RMSE или MAR).
5. Сохранение результата: Сохранение оптимизированной Item Matrix (V). User Matrix (U) может быть отброшена.

Процесс В: Генерация рекомендаций (Онлайн)

1. Получение запроса: Поступление запроса на рекомендацию от пользователя.
2. Получение профиля пользователя: Извлечение вектора пользователя (например, на основе его истории).
3. Вычисление оценок: Умножение вектора пользователя на сохраненную оптимизированную Item Matrix (V) для предсказания оценок релевантности для всех объектов.
4. Выбор контента: Отбор объектов с наивысшими предсказанными оценками.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Текстовые): Тексты Digital Items (статьи, новости). Используются для генерации начальных Item Vectors с помощью Word Embedding.
• Поведенческие факторы: Индикаторы User-Item Interactions. В патенте упоминаются: время взаимодействия с объектом, скачивание, шеринг, репостинг, добавление в закладки, комментирование, лайки. Эти данные формируют Matrix of user-item relevance scores.
• Пользовательские факторы: История браузера пользователя используется для генерации вектора профиля пользователя на этапе генерации рекомендаций (Онлайн).

Какие метрики используются и как они считаются

• Matrix Factorization (Матричная факторизация): Используется формула аппроксимации матрицы релевантности (R) через произведение матрицы пользователей (U) и транспонированной матрицы объектов (V):
  $${R \approx UV^{T}}$$
• Singular Value Decomposition (SVD): Упоминается как общий метод матричной факторизации.
• Alternating Least Squares (ALS): Конкретный алгоритм, используемый для итеративной оптимизации U и V.
• Word Embeddings (word2vec, LDA): Методы, используемые для генерации Item Vectors на основе контента для инициализации матрицы V.
• Метрики сходимости: Для определения момента остановки оптимизации ALS используются метрики оценки ошибки, такие как Root Mean Square Deviation (RMSE) (Среднеквадратичное отклонение) и Mean Absolute Error (MAR) (Средняя абсолютная ошибка).

Выводы

1. Патент об эффективности, а не о ранжировании: Основная ценность патента — оптимизация процесса обучения рекомендательных моделей. Он не вводит новые факторы ранжирования, а предлагает более эффективный способ вычисления существующих моделей коллаборативной фильтрации.
2. Рекомендации ≠ Поиск: Описанные механизмы (ALS, Матричная факторизация) применяются в рекомендательных системах (Яндекс.Дзен), а не в основном веб-поиске. Стратегии оптимизации под эти системы отличаются от классического SEO.
3. Гибридный подход к рекомендациям: Патент демонстрирует, как Яндекс интегрирует контентные признаки (эмбеддинги текста) в модель коллаборативной фильтрации (поведенческие данные). Это подтверждает, что для рекомендаций важны как семантика контента, так и история взаимодействий пользователей.
4. Понимание схожести контента: Система использует Word Embeddings (упомянуты word2vec и LDA, но могут использоваться и более современные модели) для определения семантической близости документов. Это знание используется как стартовая точка для моделирования предпочтений.
5. Важность поведенческих данных: Конечная цель алгоритма — построить модель, которая наилучшим образом предсказывает User-Item Interactions. Поведение пользователей остается фундаментом для работы рекомендательных систем.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации применимы для SEO-специалистов, фокусирующихся на трафике из рекомендательных систем (Яндекс.Дзен).

• Создание семантически четкого контента: Поскольку система использует Word Embeddings для инициализации Item Matrix, важно создавать контент с четкой тематикой и богатой семантикой. Это помогает моделям (word2vec/LDA и т.д.) генерировать точные векторы, правильно позиционируя контент относительно другого схожего контента в векторном пространстве.
• Фокус на вовлеченности пользователей: Коллаборативная фильтрация (ALS) обучается на User-Item Interactions (время чтения, лайки, комментарии). Необходимо максимизировать позитивные взаимодействия, так как именно они формируют матрицу релевантности, которую оптимизирует алгоритм.
• Стимулирование «правильной» аудитории: Важно привлекать на контент ту аудиторию, чьи интересы совпадают с тематикой контента. Это обеспечивает корректную работу коллаборативной фильтрации: система видит, что пользователи, интересующиеся темой А, позитивно взаимодействуют с вашим контентом, и рекомендует его другим пользователям с интересами в теме А.

Worst practices (это делать не надо)

• Кликбейт и обман ожиданий: Привлечение нецелевой аудитории с помощью кликбейтных заголовков приводит к негативным взаимодействиям (быстрые закрытия). Это ухудшает показатели в матрице релевантности и приводит к тому, что система ассоциирует ваш контент с аудиторией, которой он не интересен, нарушая логику коллаборативной фильтрации.
• Создание семантически размытого контента: Контент, пытающийся охватить слишком много несвязанных тем, может получить нечеткий Item Vector, что затруднит его правильное позиционирование на этапе инициализации Item Matrix.
• Накрутка поведенческих факторов: Искусственное завышение взаимодействий может временно улучшить показатели, но в долгосрочной перспективе искажает обучение модели коллаборативной фильтрации, связывая контент с нерелевантными пользовательскими профилями (ботами), что может привести к пессимизации.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Яндекс рассматривает рекомендательные системы как гибрид анализа контента и анализа поведения. Стратегическое значение для SEO заключается в понимании того, что оптимизация под Дзен требует комплексного подхода: качественный, семантически богатый контент (для формирования точных Item Vectors) и стратегии по удержанию и вовлечению целевой аудитории (для обучения модели коллаборативной фильтрации). Патент также подчеркивает технологическую зрелость Яндекса в области применения эмбеддингов для понимания контента в различных сервисах.

Практические примеры

Сценарий: Инициализация и оптимизация статьи в Дзене

1. Публикация: Публикуется новая статья «Лучшие бюджетные смартфоны 2025 года».
2. Генерация Item Vector (Инициализация): Яндекс анализирует текст с помощью Word Embedding. Благодаря наличию QBST фраз («обзор Xiaomi», «сравнение Samsung», «автономность батареи»), система генерирует вектор, близкий к векторам других статей о гаджетах. Этот вектор используется для инициализации строки в Item Matrix (V).
3. Сбор взаимодействий: Первые пользователи читают статью. Пользователи, интересующиеся гаджетами, читают долго и ставят лайки. Пользователи, привлеченные кликбейтом, быстро уходят.
4. Обучение (ALS Оптимизация): Во время следующего цикла обучения, алгоритм ALS корректирует начальный Item Vector (V) и векторы пользователей (U), чтобы они лучше соответствовали реальным взаимодействиям. Благодаря тому, что начальный вектор уже был близок к тематике гаджетов (умная инициализация), корректировка происходит быстро.
5. Результат: Оптимизированный Item Vector точно отражает, что статья интересна любителям гаджетов. При генерации рекомендаций система будет показывать эту статью пользователям с соответствующими профилями.

Вопросы и ответы