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带你重读Youtube深度学习推荐系统论文,惊为神文

2019-09-11来源:每日酒泉
带你重读Youtube深度学习推荐系统论文,惊为神文

来源:知乎专栏

作者:王喆

本文约5400字,建议阅读10+分钟。

本以为毫不起眼的地方,也藏着Youtube工程师宝贵的工程经验。

带你重读Youtube深度学习推荐系统论文,惊为神文


这里是王喆的机器学习笔记,每隔一到两周我会站在算法工程师的角度讲解一些计算广告、推荐系统相关的文章。选择文章必须满足一下三个条件:

  • 一是工程导向的;
  • 二是阿里、facebook、google等一线互联网公司出品的
  • 三是前沿或者经典的


这周我们一起讨论一下Youtube的深度推荐系统论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》,这是2016年的论文,按照今天的标准来看,已经没有什么新颖的地方,我也是两年前读过这篇文章之后就放下了,但前几天重读这篇文章,竟让发现了诸多亮点,几乎处处是套路,处处是经验,不由惊为神文。这篇神文给我留下的深刻印象有两点:

  • 这毫无疑问是工业界论文的典范,是我非常推崇的工程导向的,算法工程师必读的文章;
  • 我以为毫不起眼的地方,也藏着Youtube工程师宝贵的工程经验,相比上周介绍的阿里的深度兴趣网络DIN,最重要的价值就在于Attention机制,这篇文章你应该精确到句子来体会,这是我惊为神文的原因。


废话不多说,下面就跟大家分享一下两次拜读这篇论文的不同体验和收获。

第一遍读这篇论文的时候,我想所有人都是冲着算法的架构去的,在深度学习推荐系统已经成为各大公司“基本操作”的今天,Youtube在算法架构上并无惊奇之处,我们来快速介绍一下文章中的深度学习推荐系统的算法架构。

带你重读Youtube深度学习推荐系统论文,惊为神文


Youtube的用户推荐场景自不必多说,作为全球最大的UGC的视频网站,需要在百万量级的视频规模下进行个性化推荐。由于候选视频集合过大,考虑online系统延迟问题,不宜用复杂网络直接进行推荐,所以Youtube采取了两层深度网络完成整个推荐过程:

  • 第一层是Candidate Generation Model完成候选视频的快速筛选,这一步候选视频集合由百万降低到了百的量级。
  • 第二层是用Ranking Model完成几百个候选视频的精排。


首先介绍candidate generation模型的架构:

带你重读Youtube深度学习推荐系统论文,惊为神文

Youtube Candidate Generation Model


我们自底而上看这个网络,最底层的输入是用户观看过的video的embedding向量,以及搜索词的embedding向量。至于这个embedding向量是怎么生成的,作者的原话是这样的:

Inspired by continuous bag of words language models, we learn high dimensional embeddings for each video in a xed vocabulary and feed these embeddings into a feedforward neural network


所以作者是先用word2vec方法对video和search token做了embedding之后再作为输入的,这也是做embedding的“基本操作”,不用过多介绍;当然,除此之外另一种大家应该也比较熟悉,就是通过加一个embedding层跟上面的DNN一起训练,两种方法孰优孰劣,有什么适用场合,大家可以讨论一下。

特征向量里面还包括了用户的地理位置的embedding,年龄,性别等。然后把所有这些特征concatenate起来,喂给上层的ReLU神经网络。

三层神经网络过后,我们看到了softmax函数。这里Youtube的同学们把这个问题看作为用户推荐next watch的问题,所以输出应该是一个在所有candidate video上的概率分布,自然是一个多分类问题。

好了,这一套深度学习的“基本操作”下来,就构成了Youtube的candidate generation网络,看似平淡无奇,其实还是隐藏着一些问题的,比如:

  • 架构图的左上角,为什么在online serving的时候不直接用这套网络进行预测而要使用nearest neighbor search 的方法?
  • 多分类问题中,Youtube的candidate video有百万之巨,意味着有几百万个分类,这必然会影响训练效果和速度,如何改进?


这些问题在读第一遍的时候我也没有深想深看,但却是工程实现中必然会遇到的问题,我们随后再深入介绍论文中的解决方法。

既然得到了几百个候选集合,下一步就是利用ranking模型进行精排序,下面是ranking深度学习网络的架构图。

带你重读Youtube深度学习推荐系统论文,惊为神文


Youtube Ranking Model


乍一看上面的ranking model似乎与candidate generation模型没有什么区别,模型架构还是深度学习的“基本操作”,唯一的区别就是特征工程,那么我们就讲讲特征工程。

事实上原文也明确说明了,引入另一套DNN作为ranking model的目的就是引入更多描述视频、用户以及二者之间关系的特征,达到对候选视频集合准确排序的目的。

During ranking, we have access to many more features describing the video and the user's relationship to the video because only a few hundred videos are being scored rather than the millions scored in candidate generation.


具体一点,从左至右的特征依次是:

  • impression video ID embedding: 当前要计算的video的embedding
  • watched video IDs average embedding: 用户观看过的最后N个视频embedding的average pooling
  • language embedding: 用户语言的embedding和当前视频语言的embedding
  • time since last watch: 自上次观看同channel视频的时间
  • #previous impressions: 该视频已经被曝光给该用户的次数


上面五个特征中,我想重点谈谈第4个和第5个。因为这两个很好的引入了对用户行为的观察。

第4个特征背后的思想是:

We observe that the most important signals are those that describe a user's previous interaction with the item itself and other similar items.


有一些引入attention的意思,这里是用了time since last watch这个特征来反应用户看同类视频的间隔时间。从用户的角度想一想,假如我们刚看过“DOTA经典回顾”这个channel的视频,我们很大概率是会继续看这个channel的视频的,那么该特征就很好的捕捉到了这一用户行为。

第5个特征#previous impressions则一定程度上引入了exploration的思想,避免同一个视频持续对同一用户进行无效曝光。尽量增加用户没看过的新视频的曝光可能性。

至此,我的第一遍论文阅读就结束了,对Youtube的算法框架有了概念,但总觉得不过如此,没什么太多新颖的地方。

但如果真这么想,还是太naive了,与上一篇阿里的深度兴趣网络DIN不同的是,你读懂了DIN的attention机制,你就抓住了其论文70%的价值,但这篇文章,如果你只读懂了Youtube的推荐系统架构,你只抓住了30%的价值。那么剩下的70%的价值在哪里呢?

在重读这篇文章的时候,我从一个工程师的角度,始终绷着“如何实现”这根弦,发现这篇论文的工程价值之前被我大大忽略了。下面我列出十个文中解决的非常有价值的问题:

  • 文中把推荐问题转换成多分类问题,在next watch的场景下,每一个备选video都会是一个分类,因此总共的分类有数百万之巨,这在使用softmax训练时无疑是低效的,这个问题Youtube是如何解决的?
  • 在candidate generation model的serving过程中,Youtube为什么不直接采用训练时的model进行预测,而是采用了一种最近邻搜索的方法?
  • Youtube的用户对新视频有偏好,那么在模型构建的过程中如何引入这个feature?
  • 在对训练集的预处理过程中,Youtube没有采用原始的用户日志,而是对每个用户提取等数量的训练样本,这是为什么?
  • Youtube为什么不采取类似RNN的Sequence model,而是完全摒弃了用户观看历史的时序特征,把用户最近的浏览历史等同看待,这不会损失有效信息吗?
  • 在处理测试集的时候,Youtube为什么不采用经典的随机留一法(random holdout),而是一定要把用户最近的一次观看行为作为测试集?
  • 在确定优化目标的时候,Youtube为什么不采用经典的CTR,或者播放率(Play Rate),而是采用了每次曝光预期播放时间(expected watch time per impression)作为优化目标?
  • 在进行video embedding的时候,为什么要直接把大量长尾的video直接用0向量代替?
  • 针对某些特征,比如#previous impressions,为什么要进行开方和平方处理后,当作三个特征输入模型?
  • 为什么ranking model不采用经典的logistic regression当作输出层,而是采用了weighted logistic regression?


因为我也是在视频推荐领域工作,所以可以很负责任的说以上的十个问题都是非常有价值的。但今天一口气写到这里,感觉有点气力不足了。。大家如果感兴趣的话可以点个赞,我明天再详细分析一下以上十大问题的答案。

上面问题的解答已经完成啦,大家请参考我的下一篇文章——

好了,这里是王喆的机器学习笔记的第二篇文章,水平有限,欢迎大家吐槽,批评,纠错。

参考资料:Deep Neural Networks for YouTube RecommendationRecommender System Paper List推荐系统中的注意力机制——阿里深度兴趣网络(DIN)

— 完 —

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