你的老婆是怎么算出來的？揭秘佳緣用戶推薦系統(tǒng)

總結(jié)、溫習(xí)，這兩點(diǎn)讓人成長。而不是你走得有多快！

這句話我寫了半年了，這篇文章算是此話付諸實(shí)踐的開端吧。

本文是我對(duì)自己這幾年所接觸的技術(shù)的總結(jié)，有些技術(shù)與工作直接相關(guān)，有些則純屬個(gè)人興趣。具體說，本文分為兩部分，第一部分介紹佳緣用戶推薦系統(tǒng)的發(fā)展歷史。這部分的介紹很好地反映我們對(duì)這個(gè)問題的思考和理解過程。這期間我們走了很多彎路，但也正是這些彎路讓我們積累了很多婚戀交友推薦里獨(dú)特的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。第二部分主要是羅列了一些我個(gè)人這幾年接觸的比較有代表性的技術(shù)，這些技術(shù)很多偏學(xué)術(shù)，只對(duì)實(shí)戰(zhàn)感興趣的同學(xué)可以忽略。

天真的算法年：2011-2013

2011年8月我加入世紀(jì)佳緣，開始時(shí)主要負(fù)責(zé)佳緣的交友推薦系統(tǒng)優(yōu)化，后來我這個(gè)團(tuán)隊(duì)也負(fù)責(zé)其他的機(jī)器學(xué)習(xí)事情，比如佳緣的網(wǎng)警系統(tǒng)（抓惡意用戶）。剛來時(shí)團(tuán)隊(duì)加上我只有3個(gè)人，做的事基本集中在推薦系統(tǒng)，以及對(duì)業(yè)務(wù)部門新產(chǎn)品的接口支持。當(dāng)時(shí)我自己并沒有推薦系統(tǒng)應(yīng)用于工業(yè)界的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，所以很想當(dāng)然地就從自己了解的推薦算法開始工作了。

2011年到2013年中這段時(shí)間，我們?cè)谒惴ǚ矫嬷饕隽藘蓚€(gè)方向的嘗試。第一個(gè)是嘗試item-based kNN算法。對(duì)這個(gè)算法的優(yōu)化嘗試體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

離線計(jì)算效率的優(yōu)化：從開始的單機(jī)計(jì)算，到后來的Hadoop分布式計(jì)算。

離線計(jì)算效果的優(yōu)化：嘗試了不同的相似度計(jì)算方法，以及不同的預(yù)測(cè)產(chǎn)生方式，但效果并不明顯。

離線計(jì)算改為線上實(shí)時(shí)計(jì)算：離線的工作方式是先在線下計(jì)算好推薦結(jié)果，然后把結(jié)果存入緩存；線上需要推薦結(jié)果時(shí)直接從緩存中取即可。顯然這種方式對(duì)于緩存中沒有推薦結(jié)果的用戶無法產(chǎn)生推薦，而活躍的用戶又很容易把緩存中的所有結(jié)果都消費(fèi)完。為了解決這些問題，后來我們?cè)贒ubbo上構(gòu)建了實(shí)時(shí)的Java推薦服務(wù)。

Item-based kNN算法的嘗試最開始是基于最大化佳緣用戶發(fā)信量的業(yè)務(wù)理解，但后來我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)理解跟業(yè)務(wù)部門的需求偏差很大。比如給男性展示美女，男性的發(fā)信就會(huì)暴漲，但這樣就會(huì)導(dǎo)致少量的女性收到大部分信，而大部分女性則沒信可收。這是業(yè)務(wù)部門不愿意看到的。雖然我們嘗試在item-based kNN基礎(chǔ)上做調(diào)整來平衡其他的業(yè)務(wù)指標(biāo)（如收信人數(shù)，看信人數(shù)等），但效果不理想。

第二個(gè)嘗試是學(xué)術(shù)界的可逆（Reciprocal）推薦算法1，即在考慮用戶體驗(yàn)的同時(shí)也兼顧item（對(duì)佳緣來說也是人）的體驗(yàn)。這個(gè)嘗試基本是失敗的，學(xué)術(shù)界發(fā)明的那些算法基本都有各種前提假設(shè)，真用起來都不太靠譜。

雖然到2013年我們團(tuán)隊(duì)人數(shù)上升到了六七人，但基本在推薦算法上做事的人還是只有兩個(gè)左右。

工程年：2014

從2013年底開始我逐漸意識(shí)自己對(duì)算法的理解過于學(xué)術(shù)而無法滿足業(yè)務(wù)部門的實(shí)際需求。所以從2013年底我開始從業(yè)務(wù)出發(fā)重新梳理推薦算法團(tuán)隊(duì)的工作方向。相對(duì)于給用戶推薦物品的場(chǎng)景，佳緣的在線交友推薦有以下幾個(gè)特點(diǎn)：

可逆性：佳緣的物品是異性的人，他們也會(huì)有感受。所以在推薦時(shí)要考慮到雙方的感受。

資源獨(dú)占性：通常一個(gè)人在一段時(shí)間內(nèi)也就和一個(gè)人談戀愛。這與電商賣東西是差別很大的，一本相同的書可以賣幾十萬冊(cè)都可以，在佳緣這么干就不行。電商可以搞個(gè)暢銷榜讓用戶購買最暢銷的書，這其實(shí)也是很好的推薦。但對(duì)于佳緣這一招就很糟糕。

轉(zhuǎn)化鏈很長，反饋延遲：從展示到發(fā)信，再到看信和回信，過程很長，而且看信和回信又會(huì)有很長的時(shí)間延遲。另外，收益在轉(zhuǎn)化鏈的末端才能體現(xiàn)。公司的收益在看信后才能體現(xiàn)（佳緣的業(yè)務(wù)模式是收取用戶的看信費(fèi)用），而用戶的收益在回信后才能真正體現(xiàn)。

佳緣業(yè)務(wù)的高復(fù)雜性，加上團(tuán)隊(duì)在使用算法上經(jīng)驗(yàn)不夠，讓我決定把接下來的算法優(yōu)化方向放在特征工程上，而算法就限制在最簡單的邏輯回歸（Logistic Regression）。團(tuán)隊(duì)在處理特征的過程中可以積累對(duì)數(shù)據(jù)的處理經(jīng)驗(yàn)，以及對(duì)業(yè)務(wù)的理解。邏輯回歸足夠簡單，解釋性好，也有很好的開源實(shí)現(xiàn)。從它開始也可以讓團(tuán)隊(duì)在算法使用上積累心得。這是“戰(zhàn)術(shù)”上的第一個(gè)選擇。我們把上圖中每一步轉(zhuǎn)化作為單獨(dú)的問題分別進(jìn)行優(yōu)化，這樣邏輯回歸就適用于每一步。這是“戰(zhàn)術(shù)”上的第二個(gè)選擇。

上面說的“戰(zhàn)術(shù)”，其實(shí)針對(duì)的只是推薦系統(tǒng)里的排序系統(tǒng)。當(dāng)時(shí)我對(duì)推薦系統(tǒng)整體的想法是把運(yùn)營需求和用戶需求分開，然后分別對(duì)他們進(jìn)行獨(dú)立優(yōu)化。具體說就是第一步以滿足運(yùn)營需求為目標(biāo)獲得候選集，而第二步是根據(jù)用戶（雙方）的喜好對(duì)候選集進(jìn)行排序，系統(tǒng)流程圖見下圖。這樣，在優(yōu)化用戶需求時(shí)就不需要考慮佳緣復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯，可以極大地簡化問題。同樣，我們也可以比較獨(dú)立地優(yōu)化滿足運(yùn)營需求的候選系統(tǒng)。這可以認(rèn)為是推薦系統(tǒng)的“戰(zhàn)略”方向。

佳緣推薦系統(tǒng)流程圖（2014）

2014年無疑是工程年。

產(chǎn)品年：2015

2014年工程年的效果還是不錯(cuò)的，多個(gè)轉(zhuǎn)化模型的分別構(gòu)建和組合使用，使得業(yè)務(wù)上的各個(gè)指標(biāo)都有所提升，很多指標(biāo)的提升幅度都超過了50%。

現(xiàn)在看來，2014年的戰(zhàn)術(shù)是非常正確的?；艘荒陼r(shí)間在特征工程上，團(tuán)隊(duì)確實(shí)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的理解更深入了很多，也積累了模型優(yōu)化的一些經(jīng)驗(yàn)。戰(zhàn)略上雖然大方向沒錯(cuò)，卻也存在一些問題。首先，運(yùn)營需求與用戶需求本來就是相關(guān)的，它們不可能完全獨(dú)立，我們?cè)趦?yōu)化一個(gè)指標(biāo)的同時(shí)很容易對(duì)另一個(gè)指標(biāo)產(chǎn)生副作用。

例如，按照上面的流程圖，第一步的候選系統(tǒng)通過考慮運(yùn)營需求來產(chǎn)生候選集，然后候選集由考慮用戶需求的排序系統(tǒng)進(jìn)行排序。如果產(chǎn)生的候選集很小，那排序系統(tǒng)的優(yōu)化空間就很小，作用自然也不會(huì)大；而如果候選集很大，那通過排序系統(tǒng)排序后獲得最終推薦結(jié)果的做法就會(huì)降低運(yùn)營需求的控制力度。

2014年底的時(shí)候我開始考慮2015年推薦系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)的工作方向。那段時(shí)間我集中看了很多公司推薦相關(guān)的資料，其中幾年前百度大推薦部門（現(xiàn)在已經(jīng)解散）公開的一些演講資料對(duì)我啟發(fā)最大。很多公司講推薦的資料都注重講算法，或者數(shù)據(jù)和特征；而百度的這些資料主要偏向于從系統(tǒng)方向來講。這啟發(fā)我回到排序系統(tǒng)的本質(zhì)來看推薦系統(tǒng)。

搜索，廣告和推薦系統(tǒng)，本質(zhì)都是大規(guī)模排序系統(tǒng)。它們都遵循“候選產(chǎn)生 –> 排序 –> 后處理”的一般流程（見下圖）。

再仔細(xì)說明下上面這個(gè)流程中的前兩步：

1）候選產(chǎn)生（檢索）系統(tǒng)：找與用戶相關(guān)的候選集合。對(duì)于佳緣來說，這里的相關(guān)候選集合可以通過（互相）滿足擇偶條件來獲得，也可以通過算法如kNN，AR等來獲得。不管用什么方式，最終目的就是把用戶與候選集合聯(lián)系起來。

2）排序系統(tǒng)：排序系統(tǒng)里的排序目的是最大化產(chǎn)品目標(biāo)。對(duì)佳緣來說，產(chǎn)品目標(biāo)包括了運(yùn)營目標(biāo)和用戶滿意度。

相對(duì)于2014年運(yùn)營需求與用戶需求獨(dú)立優(yōu)化的“戰(zhàn)略”，2015年的優(yōu)化思路有所調(diào)整：

• 分離出運(yùn)營需求中與用戶需求耦合小的部分，使用規(guī)則控制。這樣做的原因主要還是佳緣的業(yè)務(wù)邏輯太復(fù)雜，完全依靠算法達(dá)成產(chǎn)品目標(biāo)很困難，所以加入了一些規(guī)則進(jìn)行宏觀控制。
• 統(tǒng)一優(yōu)化無法分離的運(yùn)營需求與用戶需求。這種統(tǒng)一不僅體現(xiàn)在排序系統(tǒng)會(huì)同時(shí)考慮這兩方面的指標(biāo)，也會(huì)以較弱的形式體現(xiàn)在候選產(chǎn)生系統(tǒng)里，畢竟從候選產(chǎn)生系統(tǒng)產(chǎn)生的候選集不可能是所有與用戶相關(guān)的物品（異性）。

那么，為什么把2015年叫做推薦系統(tǒng)的產(chǎn)品年？因?yàn)榻衲晖扑]系統(tǒng)的目標(biāo)是優(yōu)化產(chǎn)品目標(biāo)！

推薦系統(tǒng)是為產(chǎn)品服務(wù)的，而不是直接為用戶服務(wù)。

上面這句話聽起來很簡單，但其實(shí)很多時(shí)候我們會(huì)在不知不覺中認(rèn)為推薦系統(tǒng)是直接在為用戶服務(wù)的。我們?cè)谧钤绲臅r(shí)候就是犯了這個(gè)錯(cuò)誤。

本節(jié)的最后，匯總羅列下我這幾年做推薦的感想：

• 技術(shù)為產(chǎn)品服務(wù)，而不是直接面向用戶
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量是地基，保證好的質(zhì)量很不容易
• 如何制定正確的優(yōu)化指標(biāo)真的很難
• 業(yè)務(wù)理解 > 工程實(shí)現(xiàn)
• 數(shù)據(jù) > 系統(tǒng) > 算法
• 快速試錯(cuò)

一些技術(shù)嘗試

這節(jié)我只是簡單羅列下最近幾年自己接觸的比較有代表性的一些技術(shù)，跟工作關(guān)系不大。

Dirichlet Process 和 Dirichlet Process Mixture模型

了解DP主要是因?yàn)楫?dāng)時(shí)在看Mahout源代碼的時(shí)候發(fā)現(xiàn)有個(gè)算法以前竟然沒接觸過，覺得挺有意思就仔細(xì)學(xué)了下。DP不太好理解，它被稱為分布的分布。從DP抽取出的每個(gè)樣本（一個(gè)函數(shù)）都可以被認(rèn)為是一個(gè)離散隨機(jī)變量的分布函數(shù)，這個(gè)隨機(jī)變量以非零概率值在可數(shù)無窮個(gè)離散點(diǎn)上取值。DPM是非參數(shù)貝葉斯聚類模型，聚類時(shí)可以讓模型自動(dòng)學(xué)習(xí)類數(shù)。雖然聽著好像很不錯(cuò)，其實(shí)有很多槽點(diǎn)，具體可見參考文獻(xiàn)2。

Latent Dirichlet Allocation (LDA)

LDA是文本處理里的利器，經(jīng)常被用于對(duì)文本進(jìn)行聚類，或者預(yù)處理。更詳細(xì)的理論介紹可見參考文獻(xiàn)3。當(dāng)時(shí)我嘗試把它用于佳緣的發(fā)信數(shù)據(jù)，看看能不能找出一些有明顯特征的發(fā)信群體。聚類結(jié)果整體上基本不可解釋，但有一個(gè)類別意義很明顯，這類人主要給離婚異性發(fā)信。大家可以想想這類人是什么人。嘗試感想是LDA直接用于聚類未必靠譜，但是可以把它用于數(shù)據(jù)的預(yù)處理，比如降維什么的。

Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM)

ADMM是個(gè)優(yōu)化算法框架，它把一個(gè)大問題分成可分布式同時(shí)求解的多個(gè)小問題。理論上，ADMM的框架可以解決大部分實(shí)際中的大尺度問題。槽點(diǎn)很多，謹(jǐn)慎使用！更詳細(xì)的介紹可見參考文獻(xiàn)4。

Deep Learning

前段時(shí)間，我利用佳緣的用戶頭像數(shù)據(jù)，嘗試了DL里的一些常用算法。為了看算法的效果，我把用戶的性別作為預(yù)測(cè)目標(biāo)。這種預(yù)測(cè)對(duì)于佳緣的業(yè)務(wù)直接意義不大，因?yàn)橛脩粼谧?cè)時(shí)就被要求填寫其性別。

算法預(yù)測(cè)的效果還是不錯(cuò)的，準(zhǔn)確度達(dá)到了87%。這還是在很小訓(xùn)練集上訓(xùn)練后獲得的精度。DL麻煩是訓(xùn)練時(shí)需要調(diào)整的超參數(shù)實(shí)在是太多了，改一次超參數(shù)就要重跑一次，真的是很耗時(shí)。沒有好的計(jì)算資源的話，建議別考慮DL。

利用GBDT模型構(gòu)造新特征

實(shí)在想不出更多的有用特征？嘗試下Facebook提出的利用GBDT來構(gòu)造新特征的方法吧。我們的使用經(jīng)驗(yàn)表明確實(shí)還是挺靠譜的，只要你效率能扛得住。具體介紹可見參考文獻(xiàn)5。

特征哈希（Feature Hashing）

很多個(gè)性化特征？特征數(shù)量太多？試試特征哈希的方法吧。此方法我們目前也沒使用過，歡迎有經(jīng)驗(yàn)的人發(fā)表意見。具體介紹可見參考文獻(xiàn)5。

不平衡數(shù)據(jù)的抽樣方法

正負(fù)樣本數(shù)量差異太大？訓(xùn)練樣本太多機(jī)器跑不動(dòng)？嘗試下參考文獻(xiàn)7中的抽樣方法吧。我們之前的嘗試表明還是有點(diǎn)作用的。不過如果你的數(shù)據(jù)不是大得跑不動(dòng)，那嘗試的必要性就不太大了

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