牛亚男：基于多Domain多任务学习框架和Transformer，搭建快精排模型

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导读： 本文主要介绍了快手的精排模型实践，包括快手的推荐系统，以及结合快手业务展开的各种模型实战和探索，全文围绕以下几大方面展开：

• 快手推荐系统
• CTR模型——PPNet
• 多domain多任务学习框架
• 短期行为序列建模
• 长期行为序列建模
• 千亿特征，万亿参数模型
• 总结和展望

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01 快手推荐系统

快手的推荐系统类似于一个信息检索范式，只不过没有用户显示query。结构为数据漏斗，候选集有百亿量级的短视频，在召回层，会召回万级的视频给粗排打分，再选取数百个短视频，给精排模型打分，最后会有数十个短视频进行重排。推荐主要是双类或单类，快手推荐的特点是用户比较多，会超过3.0亿。我们的短视频，每天有百亿的分发量，候选的短视频有百亿之多，用户的行为差距会非常之大，比如，有些用户每天会刷成百上千条短视频，有些用户又刷得非常少。相对于电商或者新闻来说，短视频的玩法会更丰富，用户的兴趣非常广泛，并且是不变的。

用户的交互类型非常多，场景复杂。这里简单展示一下，主要有主站的双列发现页、主站精选、极速版发现页，这些主要是用来帮助用户发现可能感兴趣的视频，还有关注页、同城页。除了短视频之外，还有直播、电商直播的推荐。对于整个推荐系统来说，我们最大的挑战是如何为用户的兴趣精准建模。

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02 CTR模型——PPNet

这是我们2019年的模型，ctr的个性化预估是推荐系统的核心，主要用来预估用户对视频会不会点击，预估效果直接影响用户体验。

从业界的演化来看，一方面是从特征的交叉角度，另一方面是从用户的行为序列建模来提升模型个性化。这里DNN核心为全连接网络。

特征全局共享，主要用来捕捉全局用户和短视频的特征。要做到真正的千人千面，需要用户个性化的特征更强一些。所以当时我们探索了如何为DNN网络增加个性化。我们尝试了一些方法，最开始尝试用stacking的方法，在最顶层或中间加一些user独有的一些网络，对网络的参数，每个用户是不同的，但是收益甚微。然后我们尝试了另外一种方式，受LHUC的启发，思想来源于语音识别，给每个用户学习个性化的偏置项。

在网络输出的激活函数那里，设置了个性化的偏置项，可以认为是给每个用户学了一个bias和一个vector。我们做了一些尝试，但是基本上没有太大的收益。

我们发现一些问题，总结来说，首先是用户每天刷的样本不足以让网络的参数收敛，因为参数量相对来说比较少，这相当于是给一个用户学一个最宽的一个id的embedding向量。

另外用户每天都在上传新的视频，我们推荐的视频，主要约束在两天以内，所以会有一个视频冷启动的问题，而且基于流式训练，会导致训练样本中各方面的噪声非常大，如果是一个不稳定的网络，也会导致embedding的效果变差。如果只是简单学一个优质的id的embedding，则缺少足够的动态表达能力。另外，如果只是通过bp的方法传导梯度来更新id的embedding，其修正能力非常慢。最终我们在lte的基础上设计了一个pnet，以全局共享为基础，进行个性化的微调；我们又设计了gate网络来拟合个性化的参数：

• 白色的部分可以认为是原来的基线。这个基线主要是训练原来的ctr模型。
• 灰色和绿色部分是新加的，灰色部分是基于所有用户共享的，绿色部分是门控网络，通过门控网络与灰色部分的网络来学习用户的个性化。

这两部分的网络也就是ppnet的网络结构。上线后，收益非常明显。包括所有用户细分上提升都是非常明显的，特别是一些行为比较稀疏的用户，他们的提升非常大，因为他们的行为相对来说比较少，之前的两个方案模型很难学到他们的一些特征。这套方案给我们提供了一个比较通用的提升模型个性化的方法。

我们推广到了一些其他场景，实现多场景应用。但是这个算法的计算量比较大，因此我们对线上的预估服务做了一次升级——原来是cpu预估，我们在2019年10月份做了gpu加速预估。

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03 多domain多任务学习框架

快手的产品场景非常多样，包括主站发现页、主站精选、发现页内流、极速版发现页等。另一方面，人群多样化，包括新用户、老用户、激活用户等。另外，这两个场景正交，就有几十个目标。因此，我们要预估的目标也会非常多。这样会存在一系列的问题，比如业务独占模型会导致训练资源低效、迭代低效、业务间不共享网络等。为了解决这些问题，我们在模型融合场景下做了多任务学习。

对于模型融合，我们做了很多工作，比如特征语义对齐，主要包括删减无用特征，改正语义不一致特征，添加单列播放列表类特征、交叉特征；embedding空间的对齐，通过Embedding transform gate，直接学习映射关系；特征重要性对齐，这里用到了slot gate，主要参考了前面提到的ppnet里面的gate设计方案。在不同的场景下，不同的用户或视频，对于特征的重要性选择，gate会把它约束在0～2，均值是1，动态选择这个特征是重要还是不重要，这样我们可以将样本的特征做一个比较好的对齐。最后，我们做了一个多目标的mmoe，动态建模目标之间的关系，每个task tower输入添加个性化偏置项。通过上面的工作，我们成功将在线与离线的模型融合成一套模型，全业务推全，用户交互涨幅提升近10%，效果显著。

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04 短期行为序列建模

接下来介绍短期行为序列建模的工作，在2019年初，快手交互场景越来越多，同时出现了单双列的交互体验，单双列业务下用户行为序列存在差异。单列剥夺了用户主动点的权利，用户更多是被动来看推荐系统推荐的短视频，因此，单列更适合作E&E。双列的交互体验下用户获得的主动性、可选择性强，用户的点击历史没有太多的特征可以学习，用户会不断地释放自己想看的内容，释放自己的欲望，可能会一直不断地在看相关的一些内容。我们当时做了一些尝试，发现RNN表现不如sum pooling，其相关性大于时序性。因此我们对算法做了四个方面的改进：

① 使用encoder部分：对历史序列进行表征

② 使用用户视频播放历史序列

• 包含用户更多信息（观看时长，交互label）
• 不同业务语义一致

③ Transformer layer self attention替为target attention

• Self attention无明显收益
• 使用当前embedding层对sequence做attention
• 简化计算复杂度 O(n2d) -> O(nd)

④ log(now - 视频观看时间戳) 代替position embedding

• 最近观看视频更相关，log处理更合适
• 更久之前观看视频体现用户长期兴趣分布

首先，使用encoder部分对历史序列进行表征。其次，使用用户视频播放历史序列，因为里面包含用户更多信息（观看时长、交互label）。另外，将Transformer layer self attention替换为target attention，主要是self attention无明显收益，然后使用当前embeding层对sequence做attention，因为我们认为对用户的行为历史作为监测的时候，不应该只看要推荐的这个视频，我们还会关注这是一个什么用户，这个用户的上下文信息是非常有用的。最后，使用log(现在时间-视频观看时间)代替position embedding，因为最近观看视频更相关，log处理更合适。上线之后，取得了非常大的收益。

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05 长期行为序列建模

推荐系统拥有短期记忆，容易导致信息茧房或者出现多样性不足的一些问题。但是在长期行为建模的时候又遇到了各种问题，比如：Transformer建模问题，SIM用户历史索引问题等。Transformer建模容易出现结构限制，模型在过长的list上收敛性不好。另外，模型复杂度高，Target Attention计算成本也会很高。SIM用户历史索引的扩展性差，对于后续的迭代不友好，而且对于短视频类目精准度和覆盖率也有问题。为了能够捕捉到用户不同程度的兴趣偏好，我们迭代了两个版本模型，作了很多探索和改进。

下面介绍快手在长期行为序列建模的工作。

• 第一个版本方案V1.0(基于Tag检索)

为了应对上面提到的一些问题，我们采用了独立存储方案，依托AEP高密度存储设备直接存储用户超长行为历史；进一步完善类目体系；GSU检索采用回溯补全算法，最大路径匹配的算法衡量相似度；ESU采用短时。关于Transformer方案，难点在于计算量增加，因此我们进行了算法优化；合并相同Tag候选视频的搜索过程；提前建立类目倒排链，简化搜索流程；成本优化，利用线上 GPU 推理服务器的闲置 CPU 资源。通过这些尝试，我们做到了让SIM算法首次在短视频推荐落地；在业界首次覆盖用户历史至年，这是数万级别的；收益巨大，建立了护城河；扩展到了其他场景。

• V2.0(基于Embedding距离检索)

后面又做了第二个版本，基于视频内容embedding的聚类。采用GSU检索算法:优先聚类内视频；最近聚类补全；近似做了余弦相似度检索。

其次，又节省了余弦相似度计算量。通过这些工作，我们取得了一些成果：建立了快手特色的长期行为建模机制；收益巨大，建立了护城河；扩展到了其他场景。

经过这两版的迭代，整体效果提升明显，人均app使用时长提升显著，其中我们的工作做了非常多的贡献。

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06 千亿特征，万亿参数模型

另外，我们发现模型的特征量还会制约模型精排的效果。模型收敛不稳定，模型更容易逐出低频特征、冷启动效果变差等。为此，我们在工程上做了一些优化，也起到了非常好的收益。主要包括：

• 改进参数服务器（GSET）
• 更好地控制内存使用
• 定制feature score淘汰策略
• 效果优于LFU，LRU等淘汰策略
• 结合新的硬件：非易失内存（Intel AEP）
• 底层KV引擎NVMKV来支撑GSET

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07 总结和展望

对于未来优化的重点，我们会放在模型融合，多任务学习方向。另外用户长短期兴趣怎样更好得建模和融合，以及用户的留存建模也是我们未来优化的重点。

今天的分享就到这里，谢谢大家。

本文首发于微信公众号“DataFunTalk”。