Как Яндекс использует последовательную обработку данных (Ordered Boosting) для обучения ML-моделей (CatBoost) и предотвращения переобучения

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальные проблемы машинного обучения: переобучение (overfitting) и утечку целевой переменной (target leakage). Переобучение возникает, когда модель «запоминает» обучающие данные, а не обобщает тренды, что снижает ее точность на новых данных. Утечка происходит, когда при генерации признаков используется информация (например, статистика по всему датасету), которая недоступна в реальных условиях. Изобретение направлено на повышение надежности и обобщающей способности моделей (например, CatBoost), используемых в ранжировании и классификации.

Что запатентовано

Запатентован метод подготовки обучающего набора (Training Set) для алгоритма машинного обучения (MLA). Суть изобретения заключается в строгом упорядочивании обучающих примеров и генерации признаков (текстовых или векторных) для текущего примера исключительно на основе данных (текста/векторов и меток классов) предшествующих ему примеров в этой последовательности, полностью игнорируя последующие.

Как это работает

Система упорядочивает обучающие примеры в последовательность (Ordered Sequence) — случайно или хронологически. При обработке текущего примера (N) система вычисляет для него признаки (например, TF-IDF или расстояние до кластера). Критически важно, что статистика для расчета этих признаков собирается только по тем примерам, которые расположены в последовательности до текущего (1…N-1). Это имитирует поступление данных в реальном времени, предотвращает «взгляд в будущее» и снижает риск переобучения.

Актуальность для SEO

Высокая. Это фундаментальный инфраструктурный патент. Учитывая, что изобретатели являются авторами библиотеки CatBoost (упомянута в патенте), патент описывает ключевые механизмы (в частности, Ordered Boosting), лежащие в основе этой библиотеки. CatBoost является основой систем ранжирования и классификации в Яндексе.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (2/10). Патент носит исключительно инфраструктурный характер. Он описывает, как Яндекс обучает свои модели, чтобы сделать их более точными и устойчивыми, но не раскрывает, какие факторы ранжирования используются или как они взвешиваются. Он дает понимание сложности инфраструктуры Яндекса, но не содержит прямых рекомендаций для SEO-специалистов.

Детальный разбор

Термины и определения

CatBoost

Библиотека градиентного бустинга, разработанная Яндексом. В патенте упоминается как возможная реализация описанной технологии. Является основным алгоритмом ранжирования Яндекса.

Embedding-based Feature (Признак на основе эмбеддинга)

Признак, сгенерированный путем сравнения эмбеддинга (вектора) текущего объекта с эмбеддингами предшествующих объектов (например, расстояние до центроида класса).

Ground-truth class (Истинный класс)

Реальная, известная метка класса объекта в обучающей выборке (например, «спам» или «не спам»). Используется как цель для обучения MLA.

MLA (Machine Learning Algorithm)

Алгоритм машинного обучения. В контексте патента — алгоритм классификации, например, модель на основе решающих деревьев (Decision-tree type).

Ordered Sequence (Упорядоченная последовательность)

Последовательность обучающих примеров, порядок в которой критически важен для метода. Порядок может быть случайным или основанным на характеристиках объекта (например, времени).

Overfitting (Переобучение)

Проблема ML, когда модель показывает низкую ошибку на обучающих данных, но высокую ошибку на новых данных, так как она «запомнила» выборку, а не обобщила закономерности.

Similarity Feature (Признак схожести)

Признак, указывающий на схожесть текущего примера с предшествующими примерами определенного класса, часто рассчитываемый как расстояние в многомерном пространстве (Claim 28).

Textual Feature (Текстовый признак)

Признак, сгенерированный на основе текстовых данных текущего объекта и статистики по текстам предшествующих объектов. Упомянуты примеры: Naïve Bayes, TF-IDF, BM25.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод генерации признаков во время обучения, который предотвращает использование информации из «будущего» (последующих примеров) для расчета признаков текущего примера.

Claim 1 (Независимый пункт, Фокус на тексте): Описывает основной метод для текстовых данных.

1. Получение множества обучающих примеров (Текст + Класс).
2. Упорядочивание примеров в последовательность.
3. Генерация Textual Feature для данного примера.
4. Критически важно: этот признак генерируется на основе текста данного примера И текстов и классов ТОЛЬКО предшествующих примеров в последовательности, игнорируя последующие.
5. Определение обучающего набора, где вход включает этот Textual Feature.

Claim 15 (Независимый пункт, Фокус на эмбеддингах): Описывает аналогичный метод для векторных представлений.

1. Получение множества обучающих примеров (Эмбеддинг + Класс).
2. Упорядочивание примеров в последовательность.
3. Генерация Embedding-based Feature для данного примера.
4. Критически важно: этот признак генерируется на основе эмбеддинга данного примера И эмбеддингов и классов ТОЛЬКО предшествующих примеров, игнорируя последующие.
5. Определение обучающего набора с этим признаком.

Claim 28 (Независимый пункт, Фокус на кластеризации и схожести): Описывает конкретную реализацию генерации признаков через кластеризацию.

1. Получение и упорядочивание примеров.
2. Кластеризация предшествующих примеров в многомерном пространстве (примеры в одном кластере принадлежат одному классу).
3. Генерация Similarity Feature для текущего примера на основе расстояния между текущим примером и данным кластером (например, его центром).
4. Определение обучающего набора с этим признаком схожести.

Где и как применяется

Важно понимать: это не алгоритм ранжирования и не компонент поиска, работающий в реальном времени. Это метод ОБУЧЕНИЯ алгоритмов. Он применяется на этапе подготовки данных и тренировки моделей (Офлайн-процессы).

Метод затрагивает все слои поиска, где используются обученные этим способом ML-модели:

• RANKING – Ранжирование: Основная формула ранжирования (на базе CatBoost) обучается с использованием этого метода для обеспечения ее обобщающей способности и предотвращения переобучения.
• Слой Качества и Метрик (QUALITY & GOVERNANCE LAYER): Модели, оценивающие качество (например, Proxima, Anti-Quality), также обучаются этим методом для повышения их точности и стабильности.

Входные данные: Наборы обучающих примеров, включающие текстовые данные или предварительно рассчитанные эмбеддинги, а также метки истинных классов (Ground-truth classes).

Выходные данные: Обогащенный обучающий набор (Training Set) с новыми признаками (Textual Features, Embedding-based Features), рассчитанными последовательным методом.

На что влияет

Патент не влияет напрямую на конкретные типы контента, запросов или ниши (включая YMYL).

Он влияет на качество, стабильность и обобщающую способность (generalization) любых ML-моделей Яндекса, которые обучаются с использованием этого метода (вероятно, везде, где используется CatBoost). Это инфраструктурный механизм, повышающий эффективность работы ранжирования, антиспама и классификаторов качества.

Когда применяется

Алгоритм применяется исключительно во время фазы обучения (Training Phase) ML-моделей.

Он не применяется во время фазы использования (In-use Phase), когда модель обрабатывает новые данные. Однако, как указано в патенте, во время фазы использования для генерации признаков для нового объекта используются данные всех объектов, которые были в обучающей выборке (все они считаются «предшествующими»).

Пошаговый алгоритм

Процесс подготовки обучающего набора данных:

1. Сбор данных: Получение множества обучающих примеров (данные объекта + метка истинного класса).
2. Упорядочивание: Примеры сортируются для создания Ordered Sequence. Сортировка может быть случайной или основанной на характеристиках объекта (например, временных метках).
3. Итеративная обработка и генерация признаков: Система последовательно проходит по упорядоченному набору. Для каждого текущего примера (N) выполняются следующие шаги:
1. Идентификация предшествующих данных: Выборка всех примеров, которые находятся перед N в последовательности (1…N-1). Последующие примеры игнорируются.
2. Расчет статистики (Опционально): На основе ТОЛЬКО предшествующих данных рассчитывается статистика по классам. Например: вычисление центроидов (средних векторов) для каждого класса или расчет частотности слов (для TF-IDF/BM25).
3. Генерация признаков: Расчет новых признаков для N путем сравнения его данных (текста/эмбеддинга) со статистикой, полученной на шаге 3b. Например, расчет расстояния от эмбеддинга N до центроида класса C.
4. Формирование обучающего набора: Создание финального Training Set, где каждый пример обогащен новыми признаками.
5. Обучение MLA: Подготовленный набор данных используется для обучения модели классификации (например, CatBoost).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Текстовые данные): Тексты, связанные с объектами (документ, письмо, описание товара). Используются для генерации Textual Features.
• Векторные данные (Эмбеддинги): Численные представления объектов (Embeddings). Патент упоминает, что они могут быть сгенерированы на основе текста (с использованием word2vec, fastText, GloVe) или изображений. Используются для генерации Embedding-based Features.
• Системные данные (Метки): Ground-truth class (истинный класс) для каждого обучающего примера.

Другие типы факторов (ссылочные, поведенческие, технические и т.д.) в патенте не упоминаются в контексте этого механизма.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент описывает функции и метрики, используемые для генерации признаков на основе предшествующих данных:

Для текстовых признаков (Textual Features):

• Naïve Bayes function (Функция Наивного Байеса).
• TF-IDF (Term-Frequency-Inverse-Document-Frequency).
• BM25 (Best-Matching-25).

Важно: статистика для этих функций (например, IDF) рассчитывается только на корпусе предшествующих документов.

Для признаков на основе эмбеддингов (Embedding-based Features):

• Cosine distance (Косинусное расстояние): Между эмбеддингом текущего примера и средним эмбеддингом (центроидом) определенного класса, рассчитанным по предшествующим примерам.
• Euclidean distance (L2 distance) (Евклидово расстояние).
• K-Nearest Neighbors (K-NN): Расстояние до K ближайших соседей определенного класса среди предшествующих примеров.
• Linear Discriminant Analysis (Линейный дискриминантный анализ) — также упоминается как возможный метод.

Выводы

1. Инфраструктурный патент от команды CatBoost: Это технический патент, описывающий методы (Ordered Boosting), реализованные в библиотеке CatBoost, которая является ядром машинного обучения Яндекса.
2. Фокус на предотвращении переобучения и утечки данных: Основная цель — борьба с overfitting и target leakage. Это позволяет Яндексу строить более стабильные, точные и обобщающие модели ранжирования и классификации.
3. Ключевой механизм — последовательная обработка: Признаки генерируются строго последовательно. Признаки для любого примера зависят только от предшествующих ему примеров в обучающей выборке, что предотвращает «взгляд в будущее».
4. Универсальность метода: Метод применим как к текстовым данным (используя TF-IDF, BM25), так и к векторным представлениям (используя метрики расстояний и кластеризацию).
5. Отсутствие прямых SEO-выводов: Патент не содержит информации о факторах ранжирования или конкретных поисковых алгоритмах. Он описывает исключительно внутреннюю кухню обучения моделей. Сделать практические выводы для SEO-специалистов на его основе невозможно.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент описывает внутренние процессы обучения моделей Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Он носит инфраструктурный характер и не позволяет сформулировать конкретные тактические действия по оптимизации сайта.

Единственный стратегический вывод: Яндекс использует передовые и устойчивые к переобучению методы машинного обучения (CatBoost). Это подтверждает необходимость фокусироваться на долгосрочных стратегиях и создании реальной ценности, а не на поиске уязвимостей в алгоритмах, которые спроектированы быть устойчивыми.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не идентифицирует конкретные SEO-тактики как неэффективные или опасные. Он направлен на улучшение способности Яндекса обучаться на данных, а не на борьбу с конкретными манипуляциями.

Стратегическое значение

Стратегическое значение заключается в понимании уровня зрелости ML-инфраструктуры Яндекса. Использование Ordered Boosting означает, что система ранжирования и классификаторы качества (например, Proxima) способны выявлять сложные закономерности и при этом устойчивы к статистическим аномалиям. Система стремится к максимальному обобщению паттернов качества, что делает ее менее восприимчивой к простым манипуляциям.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает внутренний процесс обучения моделей, а не применение этих моделей в поиске.

Вопросы и ответы