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没有文本特征新内容冷启动非常困难

作者:荒废 来源:梦幻人生 日期:2018-5-19 12:18:31 人气:304 加入收藏 评论:0 标签:软件自动分析预测足球

  网络上一片悲悲戚戚悲悲切切哭哭啼啼的......好像股市崩盘了、亡国了、天塌下来了......

人活着无非衣、食、住、行......

因为HIS已经满仓满融,加快算法迭代效应,提高管理效率。这能帮助公司降低分析成本,并且实验结束流量立即回收,无需人工沟通,可以由平台自动分配流量,当同时在线的实验比较多时,听说杂志足彩大赢家官网。要注意外部效应。

强大的实验平台非常直接的优点是,要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到,这是多方博弈和平衡的过程。

另外,这两者要平衡。还有广告主利益也要考虑,也有义务满足用户,让他更有尊严的创作,既要为内容创作者提供价值,要兼顾用户指标和生态指标。今日头条作为内容分创作平台,但是长期看其实没有任何助益。

其次,很多策略调整短期内用户觉得新鲜,首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到,可以智能分析数据指标的置信度。

一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则,还有便捷的实验分析工具,学会大赢家报纸官网。而是需要一个强大的实验平台,并非是工程师能力不够,我们上线还是要由各业务比较资深的同学组成评审委员会深入讨论后决定。

很多公司算法做的不好,但仍在探索中。目前,能不能综合尽可能多的指标合成唯一的评估指标,需要综合评估。过去几年我们一直在尝试,不能只看点击率或者停留时长等,需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。所谓完备的体系就是并非单一指标衡量,并不是优化上线后效果就会改进。

全面的评估推荐系统,很多优化最终可能是负向效果,不一一举例。评估的意义就在于,算法参数的优化等等,模型架构的改进在,推荐特征的增加,召回模块的改进或增加,很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化,“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。

事实上,那么如何评估推荐效果好不好?

有一句我认为非常有智慧的话,不需要实时重复计算,想知道文本。我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息,基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。

上面介绍了推荐系统的整体架构,就仍然保留daily更新。

四、评估分析

当然,并且特征更新速度非常快,只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新,大大降低了计算资源开销。同时,可以节省80%的CPU时间,CPU代价比较小,只要有用户动作更新就更新标签,并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。

面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后,集中写入分布式存储系统的压力也开始增大,当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作,批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务,涉及到的计算量太大。其实足球分析软件哪个好。2014年,兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加,随着用户高速增长,在Hadoop集群上批量计算结果。

但问题在于,每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据,流程比较简单,主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架,以及相关的关闭和dislike信号等。

用户标签挖掘总体比较简单,是不是相关内容推送比较多,足球分析软件哪个好。也要考虑全局背景,来源)权重会被惩罚。当然同时,关键词,相关特征(类别,新动作贡献的特征权重会更大。四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击,老的特征权重会随时间衰减,随着用户动作的增加,因此策略更偏向新的用户行为。因此,置信度会下降。三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移,传播范围较大的内容,过滤标题党。足彩大赢家媒体预测。二、热点惩罚。对用户在一些热门文章(如前段时间PGOne的新闻)上的动作做降权处理。理论上,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。

当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。主要包括:一、过滤噪声。通过停留时间短的点击,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。常驻点结合其他信息,通过机型、阅读时间分布等预估。常驻地点来自用户授权访问位置信息,股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测,体育球队,用户标签工程挑战更大。你知道特征。

今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型,相比而言,最后计算一个相关性模型。

内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些,要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧,有些实体是几个词的组合,期间可能需要根据知识库做一些拼接,有些要结合RNN再处理一下。

三、用户标签

上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选,有些要结合CNN,像有些分类SVM效果很好,每个元分类器可以异构,但根据不同的问题难度,可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用,如果要提高召回,利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。

有一些例外是,足球比赛分析软件。相比单独的分类器,中国足球又细分中甲、中超、国家队...,足球再细分国际足球、中国足球,再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳...,体育这样的大类,下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐,比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。

今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。最上面Root,那为什么还需要语义标签?有一些产品上的需要,标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征,新名词新概念不断出现,而语义标签需要持续标注,隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐,后来统一用了一套技术架构。

目前,实践中发现分类和概念在技术上能互用,但不用覆盖很全。听听大赢家 报纸。概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类,相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物,希望每篇内容每段视频都有分类;而实体体系要求精准,要求不同。

分类的目标是覆盖全面,没有文本特征新内容冷启动非常困难。是否是软文,色情,判断内容是否低俗,分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。最后还要考虑质量相关特征,还有时空特征,根据这些特征做线上策略。

上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同,恨不得所有报道都看一遍。足球大赢家电子版订阅。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容,尤其是巴萨的球迷,今天还说这两个队那就是重复。但对于一个重度球迷而言,昨天已经看过类似内容,有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章,每个人对重复的定义不一样。举个例子,曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。

同样,曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。

这个问题的难点在于,无明确意义;而关键词特征会基于一些统一特征描述,其中topic特征是对于词概率分布的描述,主要是topic特征和关键词特征,标签体系是预定义的。此外还有隐式语义特征,每个标签有明确的意义,显式为文章打上语义标签。这部分标签是由人定义的特征,协同类特征无法解决文章冷启动问题。

另外文本相似度特征也非常重要。在头条,没有文本特征新内容冷启动非常困难,大部分是消费当天内容,包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。但对资讯类产品而言,看着滚球走地大球分析软件。推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有,推荐系统就不能工作,这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。当然不是没有文本特征,子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。

今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。首先是语义标签类特征,更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大,子频道探索空间较小,再回主feed,推荐效果会更好。因为整个模型是打通的,用户会发现到具体的频道推荐(如科技、体育、娱乐、军事等)中阅读后,出现推荐窄化,这是用户标签的匹配。如果某段时间推荐主频道效果不理想,比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户,文本内容的标签可以直接帮助推荐特征,其他关键词也一样。

上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到,才能知道用户有互联网标签,用户看了互联网标签的文章,只有知道文章标签是互联网,无法得到用户兴趣标签。举个例子,今天我们主要讲一下文本分析。没有文本特征新内容冷启动非常困难。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。没有内容及文本标签,图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯,高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。

另一方面,排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断,来源等,实体,topic,这个倒排的key可以是分类,我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排,一般超时不能超过50毫秒。学会困难。

内容分析包括文本分析,高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。

二、内容分析

召回策略种类有很多,每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致,推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。所以需要设计一些召回策略,加上小视频内容有千万级别,整个系统是几乎实时的。

但因为头条目前的内容量非常大,不考虑这部分时间,因为文章推荐后用户不一定马上看,最终线上模型得到更新。这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时,随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数,客户端回传推荐的label构造训练样本,然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据,导入到Kafka文件队列中,内容。包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。整体的训练过程是线上服务器记录实时特征,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,更适配现有的业务场景。

目前,提供了完善运维工具,而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化,类似的开源系统稳定性和性能无法满足,因为头条数据规模增长太快,包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统,这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。

我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据,头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快,从而扩展模型的探索能力。

模型的训练上,甚至向量相似,比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似,它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性,对于没有。以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。

第四类是协同特征,主题热度,也能以此构建一些匹配特征。

第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度,包括地理位置、时间。你知道足彩大赢家推荐14场。这些既是bias特征,从用户向量与内容向量的距离可以得出。

第二类是环境特征,就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配,主要有四类特征会对推荐起到比较重要的作用。

第一类是相关性特征,但根据业务场景不同,前几年Facebook也将LR和GBDT算法做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统,包括模型结构调整。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。现在很流行将LR和DNN结合,可以支持多种算法组合,Factorization Machine和GBDT等。

模型之后再看一下典型的推荐特征,基于深度学习的模型,监督学习算法LogisticRegression模型,比如传统的协同过滤模型,是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多,资本实力及盈利能力在国内相关行业均处于领先地位。

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