Как Яндекс строит индивидуальные модели рекомендаций для каждого элемента контента с помощью CatBoost (Архитектура ISDT)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения эффективности и масштабируемости обучения моделей Collaborative Filtering (Коллаборативной фильтрации) в крупных рекомендательных системах (заявитель патента – Yandex Music LLC). Традиционные методы могут быть вычислительно сложными при работе с огромными и разреженными матрицами взаимодействий. Изобретение предлагает архитектуру, позволяющую использовать мощные алгоритмы, такие как Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) (в частности, CatBoost), и эффективно распараллеливать процесс обучения на множестве вычислительных узлов.

Что запатентовано

Запатентована архитектура модели машинного обучения и метод ее генерации для систем рекомендаций. Суть изобретения заключается в декомпозиции общей задачи на множество независимых подзадач. Вместо одной монолитной модели, система создает набор Item-Specific Decision-Tree (ISDT) sub-models. Для каждого отдельного элемента контента (трека, видео, статьи) создается своя собственная независимая модель (ISDT).

Как это работает

Ключевой механизм заключается в специфическом подходе к формированию обучающей выборки для каждой ISDT-модели. При обучении модели для Элемента X: Целевая переменная (Target) — это история взаимодействий всех пользователей с Элементом X. Признаки (Features) — это история взаимодействий тех же пользователей со всеми остальными элементами (Y, Z и т.д.), исключая Элемент X. Модель учится по паттерну: «Пользователи, которые взаимодействовали с ‘Y’ и ‘Z’, вероятно, заинтересуются ‘X’». Поскольку модели обучаются независимо, весь процесс можно эффективно распараллелить.

Актуальность для SEO

Высокая (для систем рекомендаций). Патент отражает современные подходы к построению высоконагруженных рекомендательных сервисов. Использование GBDT (CatBoost, который явно упоминается в патенте) для задач коллаборативной фильтрации и акцент на масштабируемости крайне актуальны для крупных платформ Яндекса.

Важность для SEO

Влияние на классическое SEO (поиск по веб-документам) минимальное (1/10). Патент описывает архитектуру, специфичную для систем рекомендаций, основанных на коллаборативной фильтрации (Яндекс.Музыка, Дзен), а не алгоритмы ранжирования органического поиска. Он не описывает анализ контента, ссылок или качества сайтов. Патент имеет значение для специалистов, оптимизирующих контент под рекомендательные платформы Яндекса, но не дает практических инсайтов для SEO в веб-поиске.

Детальный разбор

Термины и определения

CatBoost

Библиотека градиентного бустинга, разработанная Яндексом. Упоминается в патенте как возможный фреймворк для реализации изобретения.

Collaborative Filtering (CF) (Коллаборативная фильтрация)

Подход в системах рекомендаций, который использует известные предпочтения (взаимодействия) группы пользователей для предсказания неизвестных предпочтений нового пользователя.

Decision Tree (DT) (Дерево решений)

Модель машинного обучения, использующая древовидную структуру для перехода от наблюдений об объекте (ветви/узлы признаков) к выводам о целевом значении объекта (листья).

Gradient Boosting (GB) / GBDT

Метод машинного обучения, который итеративно объединяет слабые модели (обычно DT) для получения более точных предсказаний. ISDT-модели в патенте обучаются с использованием этого метода.

Item-Specific Decision-Tree (ISDT) sub-model

Ключевой компонент изобретения. Это отдельная GBDT-модель, обученная предсказывать вероятность взаимодействия пользователя с одним конкретным элементом контента (digital item).

Training Input Set (Набор входных данных для обучения)

Признаки (Features), используемые для обучения ISDT-модели. Для модели Элемента X признаками являются взаимодействия пользователей со всеми другими элементами (Y, Z…).

Training Target Set (Набор целевых данных для обучения)

Целевая переменная (Target), которую учится предсказывать ISDT-модель. Для модели Элемента X это взаимодействия пользователей с Элементом X.

User-Item Interaction Data

Исторические данные о том, как пользователи взаимодействовали с элементами контента (лайки, просмотры, прослушивания). Основа для обучения моделей.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает специфическую архитектуру модели и метод ее обучения для систем рекомендаций.

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

1. Получение данных о взаимодействии пользователей и элементов (User-Item Interaction Data).
2. Генерация модели, состоящей из множества подмоделей ISDT. Каждая ISDT связана с конкретным элементом контента.
3. Ключевой этап: Генерация обучающей выборки для конкретной ISDT-модели (для Элемента А):
   • Training Target Set: Взаимодействия с Элементом А.
   • Training Input Set: Взаимодействия с подмножеством других элементов (исключая А).
   • Важно: Эти другие элементы используются как training features (признаки обучения).
4. Генерация множества деревьев решений (DTs), формирующих ISDT-модель. Узлы признаков (feature nodes) в деревьях соответствуют этим признакам обучения (т.е. другим элементам контента).

Claim 7 (Независимый пункт): Фокусируется на генерации одной конкретной ISDT-модели.

Описывает тот же процесс, что и в Claim 1, но для одного заданного элемента: формирование обучающей выборки, где целевой переменной является взаимодействие с этим элементом, а признаками — взаимодействия с другими элементами, и последующее обучение модели на основе деревьев решений (DTs).

Claim 8 (Зависимый от 7): Уточняет, что генерация деревьев решений выполняется с использованием алгоритма градиентного бустинга (Gradient Boosting algorithm).

Claim 10 (Независимый пункт): Описывает метод применения (In-use) обученной модели для генерации рекомендации.

1. Получение запроса на рекомендацию для пользователя.
2. Выполнение ISDT-модели, связанной с заданным элементом (Элемент А), для расчета оценки (Score) вероятности взаимодействия.
3. Признаками модели являются другие элементы (B, C…).
4. Входные значения для этих признаков берутся из истории взаимодействий текущего пользователя с этими другими элементами (B, C…).
5. Генерация оценки путем комбинирования выходных значений из множества деревьев решений (DTs) в ISDT-модели.
6. Ранжирование Элемента А на основе этой оценки и передача рекомендации.

Где и как применяется

Важно подчеркнуть: этот патент не применяется в стандартной архитектуре веб-поиска Яндекса (CRAWLING, INDEXING, RANKING веб-документов).

Он применяется исключительно в рамках Систем Рекомендаций (например, Яндекс.Музыка, Дзен, Кинопоиск).

Этапы применения в рекомендательной системе:

Офлайн-обучение (Training Phase):

• Основной этап работы изобретения. Происходит массовое, параллельное обучение тысяч или миллионов независимых ISDT-моделей на основе исторических логов взаимодействий. Патент подчеркивает, что благодаря независимости моделей процесс можно эффективно распараллелить на CPU или GPU.

Онлайн-ранжирование (In-use Phase):

• Генерация кандидатов (Опционально): Система может использовать другую модель (например, SVD или иную CF-модель, упомянутую в патенте) для генерации предварительного набора кандидатов на рекомендацию (Claim 3).
• Скоринг и Ранжирование: Для каждого кандидата система загружает соответствующую ему ISDT-модель и рассчитывает оценку (Score), используя текущую историю взаимодействий пользователя в качестве входных данных. Затем кандидаты ранжируются по этим оценкам.

На что влияет

• Типы контента: Влияет на персонализированные рекомендации конкретных типов элементов внутри экосистемы. В тексте прямо упоминаются музыкальные треки (music digital items) и видео (video digital items).
• Типы запросов: Применяется к запросам на генерацию персонализированной ленты или плейлиста, а не к поисковым запросам в веб-поиске.
• Ниши и тематики: Не зависит от тематики, так как основан на коллаборативной фильтрации (поведенческих паттернах), а не на анализе содержания контента.

Когда применяется

• Обучение: Периодически, по мере накопления новых данных о взаимодействиях пользователей.
• Применение: В реальном времени, каждый раз, когда пользователь запрашивает рекомендации (например, открывает приложение Яндекс.Музыка или прокручивает ленту Дзена).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-обучение (Генерация Модели)

1. Сбор данных: Получение матрицы взаимодействий пользователей и элементов (User-Item Interaction Matrix). Например, матрица лайков (1) или их отсутствия (0).
2. Итерация по элементам: Запуск цикла обработки для каждого Элемента X в наборе данных. Этот шаг выполняется параллельно на множестве машин.
3. Формирование обучающей выборки для Элемента X:
   • Выделение столбца взаимодействий с Элементом X. Это становится Целевой переменной (Training Target Set).
   • Выделение всех остальных столбцов (взаимодействия с Элементами Y, Z…). Это становится Набором признаков (Training Input Set).
4. Обучение ISDT-модели: Использование сформированной выборки для обучения модели на основе градиентного бустинга (GBDT, например, CatBoost). В результате создается набор деревьев решений, где узлы проверяют наличие взаимодействий с другими элементами (например, «Если пользователь лайкнул Трек Y, то…»).
5. Сохранение: Сохранение обученной ISDT-модели, ассоциированной с Элементом X.

Процесс Б: Онлайн-применение (Генерация Рекомендаций)

1. Получение запроса: Пользователь A запрашивает рекомендации.
2. Генерация кандидатов (Опционально): Отбор предварительного списка элементов для ранжирования (например, Элемент X, Элемент K).
3. Извлечение истории пользователя: Получение списка всех элементов, с которыми Пользователь A взаимодействовал ранее.
4. Скоринг Элемента X:
   • Загрузка ISDT-модели, специфичной для Элемента X.
   • Подача истории Пользователя A на вход модели. Модель проходит по деревьям решений, проверяя историю пользователя на соответствие признакам (другим элементам).
   • Генерация Оценки X (вероятность взаимодействия).
5. Ранжирование: Сортировка кандидатов по полученным оценкам.
6. Выдача: Формирование финальной рекомендации.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно поведенческие данные, собранные внутри рекомендательного сервиса. Традиционные SEO-факторы (контентные, ссылочные, технические) в этом патенте не упоминаются и не используются.

• Поведенческие факторы (User-Item Interaction Data): Это единственный тип данных, используемый системой. Включает логи взаимодействий пользователей с элементами контента. Примеры взаимодействий, упомянутые в патенте:
• Лайки (Likes) / Дизлайки (Dislikes)
• Клик/Выбор (Clicked/Selected)
• Проигрывание/Прослушивание (Played/Listened)
• Время взаимодействия (Interaction time)
• Шеринг (Shared)
• Покупка/Загрузка (Purchased/Downloaded)

Какие метрики используются и как они считаются

• Алгоритмы машинного обучения: Система построена на использовании Decision Trees (DT) и Gradient Boosting (GBDT). Явно упоминается использование фреймворка CatBoost.
• Метрика (Score): Выходное значение ISDT-модели — это оценка, интерпретируемая как вероятность того, что пользователь взаимодействует с данным элементом.
• Формулы расчета: В патенте приводятся стандартные формулы для алгоритма градиентного бустинга. Алгоритм итеративно строит модель $F$. На каждой итерации $t$ модель обновляется как:
  
  $${F^{(t)}(x)=F^{(t-1)}(x)+{\epsilon}h^{(t)}(x)}$$
  
  Где $F^{(t-1)}$ — модель с предыдущей итерации, $h^{(t)}(x)$ — слабая модель (weak learner, обычно DT), $\epsilon$ — скорость обучения (learning rate). Слабая модель выбирается для аппроксимации отрицательного градиента $$-g^{(t)}(x,y)$$ функции потерь:
  
  $${h^{(t)} = \text{argmin } E_{D}[(-g^{(1)}(x,y)-h(x))^{2}]}$$

Выводы

1. Патент относится к рекомендательным системам, а не к веб-поиску: Основной вывод для SEO-специалистов заключается в том, что описанные механизмы не имеют прямого отношения к ранжированию сайтов в органической выдаче Яндекса. Они описывают инфраструктуру коллаборативной фильтрации в сервисах типа Яндекс.Музыка или Дзен.
2. Архитектура «Одна модель на элемент» (ISDT): Яндекс использует декомпозицию задачи рекомендаций, создавая отдельную GBDT-модель для каждого элемента контента. Это инженерное решение для обеспечения масштабируемости и параллелизации обучения на огромных объемах данных.
3. Специфическое формирование признаков: Ключевая особенность метода — использование взаимодействий с другими элементами в качестве признаков для предсказания взаимодействия с целевым элементом. Это чистый подход коллаборативной фильтрации.
4. Опора на поведенческие данные: Система полностью полагается на историю взаимодействий пользователей внутри экосистемы. Анализ содержания контента (текста, метаданных) в данной архитектуре не предусмотрен.
5. Подтверждение роли CatBoost: Патент явно подтверждает использование CatBoost (GBDT) как основного инструмента для построения сложных рекомендательных моделей в Яндексе.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент описывает внутренние инфраструктурные процессы Яндекса в рекомендательных системах и не дает прямых рекомендаций для SEO в веб-поиске.

Однако, если вы работаете с продвижением контента внутри рекомендательных платформ Яндекса (например, Дзен, Музыка):

• Максимизация позитивных взаимодействий: Поскольку система основана исключительно на коллаборативной фильтрации (User-Item Interactions), критически важно стимулировать пользователей к позитивным взаимодействиям (лайки, дочитывания, шеры). Это формирует паттерны, которые ISDT-модели используют для будущих рекомендаций.
• Построение поведенческой схожести: Контент должен быть нацелен на четко определенную аудиторию. Если ваш контент нравится пользователям, которые также потребляют качественный контент определенного типа, ваши материалы будут чаще рекомендоваться этой аудитории, так как ISDT-модели уловят эту связь.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо к SEO в веб-поиске.

В контексте рекомендательных систем:

• Накрутка взаимодействий с низкокачественным контентом: Если ваш контент искусственно связывается (через ботов или мотивированный трафик) с мусорным или нерелевантным контентом, ваша ISDT-модель может использовать этот мусорный контент как признак. Это может привести к рекомендациям вашего контента нецелевой аудитории.
• Смешивание аудиторий: Создание контента, который пытается угодить слишком разным группам пользователей, может размыть поведенческие сигналы и затруднить для ISDT-моделей нахождение четких зависимостей.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Патент важен для понимания того, как Яндекс подходит к задачам машинного обучения в высоконагруженных персонализированных сервисах. Он демонстрирует инженерный подход, направленный на масштабируемость (через параллелизацию ISDT) и использование собственных технологий (CatBoost). Это подчеркивает разницу между алгоритмами ранжирования в поиске и алгоритмами рекомендаций.

Практические примеры

Примеры относятся к работе рекомендательной системы (например, Яндекс.Музыка), а не к SEO.

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

1. Задача: Оценить вероятность того, что Пользователю U понравится целевой трек (например, Трек X).
2. Данные пользователя: В истории Пользователя U есть лайки на «Sepultura — Refuse/Resist» и «Slayer — Raining Blood».
3. Скоринг: Система загружает ISDT-модель для Трека X.
4. Применение модели: Модель проходит по дереву решений.
   • Узел 401: Лайк на «Sepultura — Refuse/Resist»? Да (+).
   • Переход к узлу 403: Лайк на «Slayer — Raining Blood»? Да (+).
5. Результат: Модель достигает листа 405 с выходным значением 0.25636. Это значение агрегируется с результатами других деревьев в ансамбле для получения финальной оценки Трека X для Пользователя U.

Вопросы и ответы