Как Яндекс оптимизирует использование памяти при обработке категориальных признаков в моделях ранжирования (CatBoost)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает инфраструктурную проблему неэффективного управления памятью при использовании древовидных моделей машинного обучения (например, CatBoost) для ранжирования (MLR). Сложность заключается в обработке категориальных признаков с высокой кардинальностью (например, URL или поисковые запросы). Традиционные подходы требуют выделения больших объемов памяти на основе всех возможных значений этих признаков, что ресурсоемко и часто приводит к разреженному использованию выделенной памяти. Патент предлагает техническое решение для компактного представления этих признаков, оптимизируя потребление ресурсов.

Что запатентовано

Запатентована система генерации Hashed Complex Vector (Хешированного комплексного вектора). Суть изобретения — в создании эффективного способа представления комбинации числовых/бинарных и высококардинальных категориальных признаков в виде единого компактного ключа для хеш-таблицы. Этот ключ соответствует определенному пути и листу в древовидной модели ранжирования (Tree Model).

Как это работает

Система обрабатывает два типа данных документа: (1) First Data (числовые/бинарные признаки) и (2) Second Data (категориальные признаки). Из First Data генерируется Mask Vector, кодирующий путь в дереве на основе числовых условий. Second Data хешируются (функцией H1) для создания Hash Vector. Эти векторы объединяются в Complex Vector. Затем этот комплексный вектор повторно хешируется (функцией H2) для получения финального Hashed Complex Vector (Ключа). Этот ключ хранится в хеш-таблице и связан с Parameter of Interest (например, значением ранжирования).

Актуальность для SEO

Высокая. Этот патент описывает фундаментальный механизм обработки категориальных признаков, который лежит в основе алгоритма CatBoost, разработанного Яндексом и являющегося ядром его системы ранжирования. Эффективная обработка сложных признаков остается критически важной задачей для производительности и качества поиска.

Важность для SEO

Низкое (2/10). Патент имеет сугубо инфраструктурный характер и описывает внутренние механизмы оптимизации памяти при работе алгоритмов машинного обучения. Он не вводит новые факторы ранжирования и не описывает методы определения релевантности или качества контента. Он объясняет, как система технически обрабатывает существующие факторы более эффективно. Прямых рекомендаций для SEO из него извлечь нельзя.

Детальный разбор

Термины и определения

Complex Vector (Комплексный вектор)

Промежуточное представление, объединяющее Mask Vector и Hash Vector. Оно указывает на конкретный лист (leaf) древовидной модели.

First Data (Первые данные)

Признаки документа, имеющие бинарный (Binary type) или вещественный тип (Real number type). Примеры: PageRank, количество кликов.

Hashed Complex Vector (Хешированный комплексный вектор)

Финальный результат. Получается путем применения второй хеш-функции (H2) к Complex Vector. Используется как ключ (Key) в хеш-таблице.

Hash Vector (Хеш-вектор)

Результат применения первой хеш-функции (H1) к Second Data (категориальным признакам).

Mask Vector (Вектор-маска)

Вектор, сгенерированный на основе First Data. Представляет собой путь в древовидной модели, где каждое число (часто бинарное) указывает на ветвь, выбранную в узле дерева.

MLR (Machine-Learned Ranking)

Использование алгоритмов машинного обучения для построения моделей ранжирования.

Parameter of Interest (Параметр интереса)

Значение, связанное с листом древовидной модели. Может представлять собой оценку релевантности, вероятность клика, корректировку ранга и т.д.

Second Data (Вторые данные)

Признаки документа категориального типа (Category type). Признаки с высокой кардинальностью. Примеры: URL, домен, IP-адрес, текст поискового запроса, ключевое слово.

Tree Model (Древовидная модель)

Модель машинного обучения (например, дерево решений). В патенте упоминается возможность использования Oblivious Tree Model (Обливиозное дерево).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Определяет основной процесс генерации Hashed Complex Vector для эффективного представления признаков документа в древовидной модели.

1. Получение доступа к First Data (бинарные/вещественные признаки) документа.
2. Получение доступа к Second Data (категориальные признаки) документа.
3. Генерация Mask Vector на основе First Data. Этот вектор кодирует путь в древовидной модели, основанный на решениях в узлах.
4. Генерация Hash Vector путем применения первой хеш-функции (H1) к Second Data. Это позволяет компактно представить категориальные признаки.
5. Генерация Complex Vector, объединяющего Mask Vector и Hash Vector. Эта комбинация указывает на конкретный лист в древовидной модели.
6. Генерация Hashed Complex Vector путем применения второй хеш-функции (H2) к Complex Vector.
7. Сохранение Hashed Complex Vector.

Claim 2 (Зависимый пункт): Описывает использование сгенерированного вектора.

1. Система проверяет, существует ли уже такой Hashed Complex Vector в коллекции (хеш-таблице).
2. Если вектор существует: Документу присваивается Parameter of Interest, связанный с этим вектором.
3. Если вектор не существует: Вектор добавляется в коллекцию. (Это действие характерно для этапа обучения или обновления модели, позволяя хранить только реально встречающиеся комбинации признаков).

Где и как применяется

Изобретение применяется в инфраструктуре машинного обучения, как на этапе обучения моделей, так и на этапе их применения в ранжировании.

INDEXING / Офлайн-процессы (Обучение моделей)
На этапе обучения моделей ранжирования (например, CatBoost). Система обрабатывает обучающие данные, строит древовидные модели и генерирует Hashed Complex Vectors для представления комбинаций признаков. Описанный механизм позволяет эффективно обучать модели на данных с высококардинальными признаками без избыточного потребления памяти.

RANKING – Ранжирование (Уровни L2, L3)
На этапе применения обученных моделей ранжирования. Когда система оценивает документ-кандидат, она извлекает его признаки (First и Second Data), вычисляет Hashed Complex Vector в реальном времени и использует его для быстрого поиска соответствующего значения (Parameter of Interest) в хеш-таблице модели. Это значение затем используется в формуле ранжирования.

• Входные данные: First Data и Second Data документа.
• Выходные данные: Hashed Complex Vector. При использовании модели он служит ключом для получения Parameter of Interest (оценки ранжирования).

На что влияет

Изобретение влияет на техническую возможность системы учитывать сложные комбинации признаков, включая те, которые имеют огромное количество значений (URL, тексты запросов). Оно не влияет на конкретные типы контента или ниши напрямую, но позволяет моделям ранжирования быть более сложными и точными во всех областях за счет более эффективного использования вычислительных ресурсов.

Когда применяется

Алгоритм применяется каждый раз, когда система использует древовидную модель ранжирования (например, CatBoost), которая обрабатывает как числовые, так и категориальные признаки. Это происходит на этапах L2/L3 ранжирования для расчета оценки релевантности документа.

Пошаговый алгоритм

Описание процесса на примере применения обученной модели к документу:

1. Извлечение признаков: Система извлекает признаки документа и разделяет их на First Data (например, PageRank=3500) и Second Data (например, URL=»yandex.ru», Query=»See Eiffel Tower»).
2. Генерация Mask Vector: First Data обрабатываются в соответствии с условиями в узлах древовидной модели. Например, если узел проверяет «PageRank < 5000», для входных данных генерируется соответствующий бинарный Mask Vector (например, «1»).
3. Генерация Hash Vector: К каждому категориальному признаку в Second Data применяется первая хеш-функция (H1). Например, H1(«yandex.ru») -> h1; H1(«See Eiffel Tower») -> h2. Hash Vector =. (В патенте отмечается, что для разных признаков могут использоваться разные хеш-функции, например H1 и H3).
4. Генерация Complex Vector: Mask Vector и Hash Vector объединяются. Complex Vector =.
5. Генерация Hashed Complex Vector (Key): К Complex Vector применяется вторая хеш-функция (H2). H2(Complex Vector) -> Key.
6. Поиск в модели (Hash Table): Система использует сгенерированный Key для быстрого поиска в хеш-таблице, представляющей обученную модель.
7. Получение результата: Из хеш-таблицы извлекается Parameter of Interest (например, корректировка ранга +0.5), связанный с этим Key.
8. Применение в ранжировании: Полученный Parameter of Interest используется в финальной формуле ранжирования документа.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент не специфицирует конкретные факторы ранжирования, а описывает типы данных, которые могут быть использованы.

• First Data (Binary/Real Number Type): Любые числовые или бинарные признаки. В тексте патента в качестве примеров упомянуты:
  • Поведенческие факторы: количество кликов (number of clicks), количество просмотров (number of views).
  • Ссылочные факторы: ранг документа (document ranking, например, PageRank).
• Second Data (Category Type): Любые категориальные признаки, часто представленные строками. В тексте патента в качестве примеров упомянуты:
  • Технические/Географические факторы: URL (URL), доменное имя (domain name), IP-адрес (IP address).
  • Данные запроса: поисковый запрос (search query), ключевое слово (key word).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент фокусируется не на расчете метрик ранжирования, а на механизме представления и обработки данных.

• Хеширование: Используются хеш-функции (H1, H2, H3). Патент не специфицирует конкретные алгоритмы хеширования.
• Трансляция вещественных чисел: Вещественные числа транслируются в бинарные значения на основе условий в узлах древовидной модели (например, условие «PageRank < 3.5» дает результат 0 или 1), которые формируют Mask Vector.
• Алгоритмы машинного обучения: Упоминается использование machine learning algorithm для построения самой древовидной модели — определения условий в узлах и ассоциации листа модели с Parameter of Interest с использованием обучающих документов (training document).

Выводы

1. Инфраструктурный патент: Это патент об оптимизации инфраструктуры, а не об алгоритмах ранжирования. Он описывает, как Яндекс эффективно управляет памятью при использовании сложных моделей машинного обучения (MLR).
2. Основа CatBoost: Описанный механизм является ключевым компонентом, позволяющим алгоритму CatBoost (ядро ранжирования Яндекса) эффективно обрабатывать категориальные признаки, что является его сильной стороной.
3. Важность категориальных признаков: Патент подтверждает, что Яндекс активно использует в ранжировании признаки с высокой кардинальностью (URL, тексты запросов, хосты) и разработал сложную техническую инфраструктуру для их учета.
4. Комбинации признаков: Система предназначена для учета сложных комбинаций числовых и категориальных признаков. Ранжирование зависит не от отдельных факторов, а от их сложного взаимодействия внутри модели.
5. Отсутствие прямых SEO-выводов: Поскольку патент описывает внутреннюю техническую реализацию (хеширование и управление памятью), он не дает прямых указаний о том, как оптимизировать контент, ссылки или улучшать поведенческие факторы.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает прямых практических выводов для SEO-специалистов.

Best practices (это мы делаем)

• Понимание сложности системы: Необходимо понимать, что CatBoost (основной алгоритм ранжирования Яндекса) технически способен учитывать сложные, нелинейные комбинации самых разных типов признаков, включая URL и привязку к конкретным запросам. Это подчеркивает бесполезность попыток оптимизации под изолированные факторы.
• Признание технологического уровня: Признавать, что система ранжирования Яндекса является сложной и высокооптимизированной инфраструктурой машинного обучения.

Worst practices (это делать не надо)

• Патент не выделяет конкретных SEO-тактик как неэффективных или опасных, так как он сфокусирован на внутренних механизмах обработки данных.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента для SEO заключается в понимании технологических возможностей Яндекса. Он демонстрирует, что Яндекс инвестирует в глубокую оптимизацию своих ML-моделей, позволяя им становиться сложнее и учитывать больше данных без деградации производительности или чрезмерного потребления ресурсов. Это подтверждает долгосрочный тренд на усложнение моделей ранжирования и необходимость фокусироваться на фундаментальном качестве ресурса и удовлетворении интента пользователя, а не на поиске простых технических лазеек.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет, так как патент описывает внутреннюю оптимизацию памяти и реализацию алгоритмов машинного обучения.

Вопросы и ответы