分享嘉宾：高伟豪博士 字节跳动 研究科学家

导读：传统的召回算法一般基于双塔结构并加以approximately nearest neighbor search (ANN) 或者maximum inner productive search (MIPS)，比如fast ball tree (FBT)，hierarchical navigable small world (HNSW) 等。这些传统的算法embedding的训练目标和ANN的目标不一致，导致ANN的损失无法学习。目前比较著名的解决思路是构建一个tree-based model如TDM等。

我们今天将介绍字节跳动AML Team在大规模推荐中构建的可学习的索引结构，使得embedding的训练目标和索引结构的训练目标可以一致学习，达到良好的召回效果，它不仅局限于广告业务，在推荐和搜索业务中也有应用。

本文将从以下几方面展开：

• Deep retrieval的核心模型

• 如何训练structure model

• 思考与讨论

• 精选问答

01

Deep retrieval的核心

如图所示我们可以根据DR的structure的KxD的矩阵构造出path。我们可以把这种path看成层级的聚类，每个path里面有很多的item，每个item也可以属于多个path，这样我们可以保留item的多元化信息。比如“同仁堂”可能是中药企业，也可以是一个相声，所以我们在搜索“同仁堂”对应的文章时，它既有可能在中医药的path出现，又有可能在相声中出现，达到了我们multi-path的效果。

1. 训练阶段的structure loss

从上图的图例我们可以看到网络的结构，在第一层得到用户的embedding x 对应c_1的概率，之后path中的每一段都将用户embedding与之前的path embedding串联，最终得到path中当前code的条件概率。根据联合概率公式最终的概率为：

p(c|x)=p(c_1,c_2,c_3|x)=p(c_1|x)p(c_2|c_1,x)p(c_3|c_2,c_1,x)

在训练中已知正例用户embedding x和item id y, 如果我们知道y所在的path为π(y)，则：

maxlogp(π(y)|x)=logp(π(y)1|x)+logp(π(y)2|π(y)1,x)+logp(π(y)3|π(y)1, π(y)2,x)

2. serving阶段的beam search

在serving阶段我们采用的是beam search的算法，具体如图所示：

通过图中示意的方法，我们在每一层选概率最大的B个node向下传递，B是指beam size，通常选10个左右。最后我们选出B个path并merge其中的item。

02

如何训练structure model

1. EM算法

在DR中我们需要同时训练structure model的参数(记为θ)，以及所有item到path的mapping(记为π)，则训练目标为：

其中J是指J条path。我们想交替训练π和θ，于是采用EM算法来共同训练参数和mapping。最开始我们随机初始化θ和π并轮流进行E-step和M-step。

在E-step中，我们进行以下操作：一是可用任何基于梯度的优化算法优化θ，因为p_θ是可微的。二是对于每一个path c和item v计算它们的likelihood，记为s[v,c]，也称为hidden score。

其中假设对于任何一个item v出现了n次，对应n个用户xi，我们计算平均p(c|x, θ)的likelihood。由于可能的path有K^D个而我们不可能全部计算，所以我们将只选取beam search分数较高的path并记录其hidden score。

在M-step中，我们需要从hidden path和hidden score中更新π(v)。最直接的方法是对于每一个item我们选取hidden path中分数最高的path作为新的π，这样在EM算法的objective function显然会达到很高的分数，但是这样做有一个缺点，即导致很多item学到一个path，使得path过于集中，即有的path中有大量的item，有的path里面没有item，这样的结果送到下游任务时，下游的压力就无法控制。为此我们引入patch-size penalty，我们令f(x)=x^4，α是可调参数，有：

即减去所有path，每个path里面的item个数的四次方，如果当前path的item已经很多时，可以有效抑制item继续增加。

2. 在线EM算法

对于流式训练，我们设计了在线EM算法。在E-step中，我们将使用一个滑动的平均hidden score并且动态跟踪一个固定大小的hidden path set。在M-step中我们采取定时任务的方式，从Parameter Server里面读取每个item的hidden path和hidden score，然后运行上段所说的penalty 算法计算出新的true path并写入到PS。

3. 多任务学习

现在的DR采用multi-task learning的机制，我们使用structure loss来训练structure model以及item-path mapping，同时我们也保留了点乘模型比如FFM，NN模型来训练user或者item embedding用作reranker。在serving过程中，我们通过beam search找出hidden path以及他们的item，先经过reranker经过初步筛选出固定条数的candidates，再精排。这样可以减缓了粗排和精排的压力，另一方面也可以控制出口条数。

03

思考与讨论

与传统的ANN相比，DR的聚类更注重用户侧行为而不是item本身，比如足球视频和汽车视频在ANN召回中可能不在同一类但是在DR中会在同一类。DR其实不是利用item embeddeing本身，而是利用user和item之间的信息，利用hidden score进行聚类，即虽然两个item本身并不相近，但是他们可能会被同一种user消费。所以DR中path里面item的diversity会比ANN高很多。

因此DR更偏向于偏重用户行为的应用场景，比如广告或者推荐，在搜索中DR通常会降低相关性。

DR的structure model目前只用了正例没有负例，负例只在rerank model中使用。而且structure model只使用了item ID embedding，没有使用item侧特征，item侧特征只在rerank model中使用。除此之外，DR的学习目标之来源于user，item pair没有体现相关性，如果能将相关性loss引入DR loss来端到端学习用户行为和相关性也许可以解决搜索遇到的问题。

04

精选问答

Q：同一个item是否属于同一个D？

A：首先，同一个item是可以属于多个path, 比如“同仁堂”既可以属于相声的path又可以属于中医药的path, 在不同层的code中，item也可以属于多个，比如属于1，2，3 code，1，2，4 code。着代表两个path在类方向是一致的。

Q：retrieval算法学到的聚类结构与U2U的算法的聚类结构有什么关系？

A：有可能有一定关系，聚类的结果更容易把相同用户消费的物品聚到一起。

Q：什么在检索的过程中要用beam search而不是全部检索完？

A：因为一般线上K是100到1000，D是3，如果全部检索则需要检索至少百万级别的path，是不符合实际的。所以我们需要一个方法选择比如top20的path，这个方法选择的top20和实际的top20非常相近，beam search这个方法满足了我们的需求。

Q：EM算法的收敛性是否有保证，在实际应用中是否会出现不收敛的情况？

A：在理论上是有一些paper论证过EM算法在哪些条件下可以收敛，这些理论上的假设理论性比较强。在实际情况下我们回去检验一些这些条件，有时候也可以直接看结果。在非流式训练的情况下，我们的算法经过3到5个M-step以后会收敛到稳定的值。在流式训练中，我们通过定时M-Step的方法，实际在5到10次M-step可以达到收敛，这些都是一些比较实践的方法。

Q：这个方法是召回用户的多兴趣那么也没有和其他的一些用transformer的方法做对比？

A：我们在做多兴趣召回，目前和transformer的关系还不是特别紧密，我们大概的做法也是生成不同的user embedding, 对不同的user embedding做 beam search, 对 search的结果进行一些merge并通过一些loss控制不同的embedding学习不同的兴趣，但是transformer我们还没有尝试。

Q：不加multi-task模型会变成什么样?M-step是否只做一次？

A：不加multi-task模型学到的path非常不平衡，虽然我们有penalty进行控制但是还是不够，这是因为不加multi-task负例没有被利用，item embedding也没有被充分利用，所以这就是为什么我们现阶段使用了multi-task。M-step需要做不止一次的，实际我们需要等到模型收敛，这至少要一两天的时间。

Q：这个模型的线上效果如何？

A：这个模型已经在字节跳动不少的产品上线，覆盖广告和推荐，海内外产品都有应用，效果还是很成功的。

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