蚂蚁金服核心技术:百亿特征实时推荐算法揭秘

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了蚂蚁金服核心技术:百亿特征实时推荐算法揭秘，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含15539字，纯文字阅读大概需要23分钟。

内容图文

本文为原创作品，已经过蚂蚁金服文章外发授权，并进行了脱敏处理

0.综述

本文作者为蚂蚁金服人工智能部认知计算组的基础算法团队。文章提出一整套创新算法与架构，通过对TensorFlow底层的弹性改造，解决了在线学习的弹性特征伸缩和稳定性问题，并以GroupLasso和特征在线频次过滤等自研算法优化了模型稀疏性。在支付宝核心推荐业务获得了uvctr的显著提升，并较大地提升了链路效率。 感谢认知服务团队负责人、国家千人计划褚崴老师对本项目的支持。

在线学习(Online learning)由于能捕捉用户的动态行为，实现模型快速自适应，进而成为提升推荐系统性能的重要工具。然而它对链路和模型的稳定性，训练系统的性能都提出了很高的要求。但在基于原生TensorFlow，设计Online推荐算法时，我们发现三个核心问题：

• 一些资讯推荐场景，需要大量长尾词汇作为特征，需使用featuremap对低频特征频次截断并连续性编码，但耗时且方法aggressive
• 使用流式数据后，无法预知特征规模，而是随训练逐渐增长。因此需预留特征空间训练几天后重启，否则会越界。
• 模型稀疏性不佳，体积达到数十GB，导致上传和线上加载耗时长且不稳定。

更重要的是，在线学习如火如荼，当流式特征和数据都被打通后，能按需增删特征，实现参数弹性伸缩的新一代训练平台成为大势所趋。为了解决这些问题，从2017年底至今，蚂蚁金服人工智能部的同学，充分考虑蚂蚁的业务场景和链路，对TensorFlow进行了弹性改造， 解决了以上三大痛点，简化并加速离线和在线学习任务。其核心能力如下：

• 弹性特征伸缩体系，支持百亿参数训练
• group_lasso优化器和频次过滤，提高模型稀疏性，明显提升线上效果
• 模型体积压缩90%，完善的特征管理和模型稳定性监控

在与业务线团队的共同努力下，目前已在支付宝首页的多个推荐场景全流量上线。其中某推荐位的个性化online learning桶最近一周相比线上多模型融合最优桶提升4.23% ， 相比随机对照提升达34.67% 。 某个性化资讯推荐业务最近一周，相比DNN基准uv-ctr提升+0.77%，pv-ctr提升+4.78%，模型体积压缩90%，链路效率提升50%。

本文的结构如下：

1. 第一节讲述弹性特征的基础：基于HashMap的KV存储结构，和它带来的训练优势。
2. 第二节讨论特征动态增删算法：Group Lasso和动态频次过滤。它们是实现线上效果提升的关键。
3. 介绍如何将模型压缩90%并保证兼容性，通过稳定性监控保证online learning稳定运行。
4. 工程实现细节和效果
5. 总结，未来规划，致谢和参考文献

1. 弹性改造及优势

背景：在原生TensorFlow中，我们通过Variable来声明变量，若变量超过了单机承载的能力，可使用partitioned_variables来将参数分配到不同机器上。 但必须指定shape，声明后即不可改变，通过数组索引查找。

由于推荐系统中大量使用稀疏特征，实践中一般采取embedding_lookup_sparse一类的方法在一个巨大的Dense Variable中查找向量并求和，来代替矩阵乘法。开源Tensorflow限定了Variable使用前必须声明维度大小，这带来了两个问题：1）需要预先计算特征到维度范围内的int值的映射表，这一步操作通常在ODPS上完成。因为需要扫描所有出现的特征并编号，计算非常缓慢；2）在online learning场景下，为了容纳新出现的特征，需要预留一部分维度空间，并在线上不断修改映射表，超过预留空间则需要重新启动在线任务。

为了突破固定维度限制，实现特征的动态增加和删除，最朴素的优化想法是在TensorFlow底层实现模拟字典行为的Variable，并在此基础上重新实现Tensorflow上层API。由此我们进行了优化，在server新增了基于HashMap的HashVariable，其内存结构如下：

在声明该变量时，只需增加一句，其他训练代码皆不需改动：

 with tf_ps.placement_hint(vtype='hash'):
        self.W = tf.get_variable(self.name,
                         shape=[2000000000,64],
                         initializer=init)
# 其中shape[1]代表embedding维度， shape[0]值可按特征规模估计，用于指导参数分配策略

每个特征都通过hash函数映射到一个2的64次方大小的空间内。当需要计算该特征时，PS会按需惰性创建并返回之。但其上层行为与原生TF一致。由于去掉了featuremap转ID的过程，我们内部形象地将其称为“去ID化”。在此之上我们实现了Group Lasso FTRL，频次过滤和模型压缩等一系列算法。

备注：

弹性特征带来一个显著的优势：只要用足够强的 \(L_{1}\)稀疏性约束，在单机上就能调试任意大规模的特征训练，带来很多方便。
我们的hashmap实现是KV化的，key是特征，value是vector的首地址，

离线训练优化

经过这样的改造后，在离线批量学习上，带来了以下变化：

在线训练优化

online learning上，能带来如下变化：

除了性能有明显的提升之外，其最大的优势是不需提前申请空间，训练可以无缝稳定运行。

2. 特征动态增删技术

弹性架构，主要目的就是特征优选，让模型自适应地选择最优特征，进而实现稀疏化，降低过拟合。
本节介绍特征优选的两个核心技术：

• 使用流式频次过滤， 对特征进入进行判定
• 使用Group Lasso优化器，对特征进行筛选和删除

2.1 Group Lasso 优化器

稀疏化是算法追求的重要模型特性，从简单的 \(L_{1}\)正则化和Truncated Gradient[9]， 再到讨论累积梯度平均值的RDA(Regularized Dual Averaging)[10]， 再到目前常见的 [FTRL][1][2] 。 然而它们都是针对广义线性模型优化问题提出的稀疏性优化算法，没有针对sparse DNN中的特征embedding层做特殊处理。把embedding参数向量当做普通参数进行稀疏化，并不能达到在线性模型中能达到的特征选择效果，进而无法有效地进行模型压缩。

例如：当包含新特征的样本进入时，一个特征对应的一组参数（如embedding size为7，则参数数量为7）被激活，FTRL判定特征中的部分参数无效时，也不能安全地将该特征删除。如图：

因此，在\(L_{1}\)和\(L_{2}\)正则的基础上，人们引入\(L_{21}\)正则(group lasso)和\(L_{12}\)正则(exclusive sparsity)，分别表示如下：

\[ L_{1,2}= \sum_g ({\sum_i {|w_{g,i}^{(l)}|}})^2 \]
\[ L_{2,1}= \sum_g {\sqrt {\sum_i {w_{g,i}^{(l)}}^2}} \]

\(L_{21}\)早在2011年已经引入，它最初目的是解决一组高度关联特征（如男\女）应同时被保留或删除的问题，我们创新地扩展到embedding的表示上，以解决类似的问题。

在\(L_{21}\)中，由于内层\(L_{2}\)正则将一个特征的所有参数施加相同的约束，能将整组参数清除或保留，由此决定embedding层中的某些特征对应的embedding向量是否完全删除，提升模型泛化性。因此称为group lasso。

而\(L_{12}\)则正好相反，它迫使每组参数中的非0参数数量一致但值又尽可能不同，但使输出神经元互相竞争输入神经元，进而[使特征对目标更具区分性][7]。

对于DNN分类网络，底层表示要求有足够的泛化性和特征抽象能力，上层接近softmax层，需要更好的区分性。因此我们通常在最底层的embedding层使用group lasso。即如下的优化目标：
\[ \vec{w_{r+1}}= argmax_{\vec{w}}\{(\sum_{t=1}^r\vec{g_t}-\sigma_t \vec{w_t})^T \vec{w}+ \frac{1}{\eta_r}||\vec{w}||_2^2 + \lambda_{1,2}||\vec{w}||_2^1\} \]

直接将\(L_{21}\)正则项惩罚加入loss，模型最终也能收敛，但并不能保证稀疏性。因此Group lasso优化器参考了FTRL，将梯度迭代分成两个半步，前半步按梯度下降，后半步微调实现稀疏性。通过调节 \(L_{1}\)正则项（即公式中的\(\lambda\)），能有效地控制模型稀疏性。

Group lasso是弹性计算改造后，模型性能提升和压缩的关键。值得指出：

1. 在我们实现的优化器中，Variable，以及accum和linear两个slot也是KV存储。
2. \(L_{12}\)和\(L_{21}\)正则相结合的方法也已经有论文讨论[8]，但我们还未在业务上尝试出效果
3. 由于篇幅限制，本节不打算详细介绍Group lasso的原理和推导

2.2 流式频次过滤

讨论完特征动态删除的方法后，我们再分析特征的准入策略。

2.2.1 频次过滤的必要性

在Google讨论FTRL的文章[1][2]中提到， 在高维数据中大部分特征都是非常稀疏的，在亿级别的样本中只出现几次。那么一个有趣的问题是，FTRL或Group FTRL优化器能否能删除(lasso)极低频特征？

在RDA的优化公式中，满足以下条件的特征会被置0：
\[ | g_{t}|= |\frac{t-1}{t} g_{t-1}+ \frac {1}{t}{\nabla}_w l(W,X^{(t)},y^{(t)})|<\lambda \]

若在t步之前，该特征只出现过几次，未出现的step的梯度为0，随着步数增大，满足上述条件变得越来越容易。由此RDA是可以直观处理极稀疏特征的。 但对于FTRL，要满足：
\[ \sum_{s=1}^t g^{(s)} -\sum_{s=1}^t \sigma^{(s)} w^{(s)} < \lambda \]

其中\(\sigma^{(s)}= \frac{1}{\eta^{s}}- \frac{1}{\eta^{s-1}}\)， 不仅和历史梯度有关，还与历史学习率和权重w有关。 因此FTRL虽然也能处理极稀疏特征，但并没有RDA那么aggressive（此处还待详细地分析其下界，Group FTRL与此类似）。

由于FTRL在设计和推导时并未明确考虑极低频特征，虽然通过增大\(\lambda\)，确实能去除大量极低频特征，但由于约束太强，导致部分有效特征也被lasso，在离线实验中被证明严重影响性能。其次，对这些巨量极低频特征，保存历史信息的工程代价是很高昂的（增加几倍的参数空间和存储需求），如下图：

因此我们提出，能否在实时数据流上模拟离线频次过滤，为特征提供准入门槛，在不降低模型性能的基础上，尽量去除极低频特征，进一步实现稀疏化？

2.2.2 频次过滤的几种实现

注意： 由于默认的embedding_lookup_sparse对特征执行了unique操作（特征归一化以简化计算），因此在PS端是不可能获取真实特征和label频次的。需要Python端对placeholder统计后，上传给server端指定的Variable，优化器通过slot获得该Variable后作出联合决策。

最naive的思路是模拟离线频次过滤，对特征进行计数，只有达到一定阈值后再进入训练，但这样破坏了数据完整性：如总频次6，而阈值过滤为5，则该特征出现的前5次都被忽略了。为此我们提出了两种优化方案：

基于泊松分布的特征频次估计

在离线shuffle后的特征满足均匀分布，但对在线数据流，特征进入训练系统可看做泊松过程，符合泊松分布:
\[P(N(t)=n)= \frac{{\lambda t }^n e^{-\lambda t}}{n!}\]
其中n为当前出现的次数，t为当前的步数，\(\lambda\)为单位时间发生率，是泊松分布的主要参数,T为训练总步数。\(\tilde{N}\)为特征最低门限（即最少在T时间内出现的次数）。

因此我们能通过前t步的特征出现的次数n，将t时刻当做单位时间，则\(\lambda = \frac{n}{t}\)。 根据泊松分布，我们可以算出剩余\(\frac{T-t}{t}\) 时间内事件发生大于等于\(\tilde{N}-n\)次的概率\(P_{\lambda i}(N(\frac{T-t}{t}) >=\tilde{N}-n)\) 。 每次该特征出现时，都可按该概率\(P_{\lambda i}\)做伯努利采样，特征在t步进入系统的概率用下式计算：
\[ P= \prod_{i=1}^{t-1}(1-P_{\lambda i})P_{\lambda t} \]

通过真实线上数据仿真，它能接近离线频次过滤的效果，其中\(\lambda\)是随每次特征进入时动态计算的。它的缺陷是：

• 当t越小时，事件发生在t内的次数的variance越大，所以会以一定概率误加或丢弃特征
• 未来总的训练步数T在在线学习中是未知的
• 频次过滤与优化器相分离，导致不能获得优化器的统计信息

动态调节 \(L_{1}\)正则方案

在经典的FTRL实现中，\(L_1\)正则对每个特征都是一致的。这导致了2.2.1 中提到的问题：过大的 \(L_{1}\)虽然过滤了极低频特征，但也影响的了模型的性能。参考各类优化器（如Adam）对learning_rate的改进，我们提出：通过 \(w_{i}\)特征频次影响 \(L_{1}\)正则系数，使得不同频次的特征有不同的lasso效果。

特征频次和基于MLE的参数估计的置信度相关，出现次数越低置信度越低。如果在纯频率统计基础上加入一个先验分布（正则项），当频率统计置信度越低的时候，越倾向于先验分布，相应的正则系数要更大。我们经过多个实验，给出了以下的经验公式：
\[ L_1(w_i)= L_1(w_i)(1+ c* \frac {max(\tilde{N} -freq(w_i),0)} {\tilde{N}}) \]

其中c是惩罚倍数, \(\tilde{N}\)为特征最低门限，这两者皆为超参， \(freq(w_i)\)是当前特征出现的频次。

我们在线上环境，使用了动态调节 \(L_{1}\)正则的方案 。在uvctr不降甚至有些微提升的基础上，模型特征数比不使用频次过滤减少75%，进而从实验证明了频次过滤对稀疏化的正向性。它的缺点也很明显：特征频次和正则系数之间的映射关系缺少严谨证明。

频次过滤作为特征管理的一部分，目前还少有相关论文研究，亟待我们继续探索。

3. 模型压缩和稳定性

3.1 模型压缩

在工程上，由于做了优化，如特征被优化器lasso后，只将其置0，并不会真正删除；在足够多步数后才删除。同时引入内存池，避免特征的反复创建和删除带来的不必要的性能损失。 这就导致在训练结束后，模型依然存在大量0向量。导出时要进一步做模型压缩。

由于引入了HashPull和HashPush等非TF原生算子，需要将其裁剪后转换为原生TF的op。 我们将这些步骤统称图裁剪(GraphCut)， 它使得线上inference引擎，不需要做任何改动即可兼容弹性改造。由于有效特征大大减少，打分速度相比原引擎提升50%以上。

我们将图裁剪看做TF-graph的静态优化问题，分为3个步骤：

• 第一遍遍历Graph，搜索可优化子结构和不兼容的op。
• 第二遍遍历，记录节点上下游和元数据，裁剪关键op，并将Variable的非0值转存至Tensorflow原生的MutableDenseHashTable。本步骤将模型体积压缩90%。
• 拼接新建节点，重建依赖关系，最后递归回溯上游节点，去除与inference无关的子图结构

我们实现了完整简洁的图裁剪工具，在模型热导出时调用， 将模型从原先的8GB左右压缩到几百兆大小，同时保证模型打分一致。

3.2 模型稳定性和监控

online learning的稳定性非常重要。我们将线上真实效果，与实时模型生成的效果，进行了严密的监控，一旦样本偏差过多，就会触发报警。

由于需捕捉时变的数据变化，因而不能用固定的离线数据集评估模型结果。我们使用阿里流式日志系统sls最新流入的数据作为评估样本，以滑动窗口先打分后再训练，既维持了不间断的训练，不浪费数据，同时尽可能高频地得到最新模型效果。

我们对如下核心指标做了监控：

• 样本监控： 正负比例，线上打分值和online-auc(即线上模型打分得到的auc)，产出速率，消费速率
• 训练级监控： AUC, User-AUC(参考备注)，loss, 模型打分均值（与样本的正负比例对齐），异常信息
• 特征级管理： 总特征规模，有效/0/删除特征规模，新增/插入/删除的速率
• 整体模型和调度：模型导出的时间，大小，打分分布是否正常，是否正常调度。
• 业务指标：uvctr,pvctr(小时级更新,T+1报表)

线上与训练指标之间的对应关系如下表：

线上指标	训练指标	备注
OnlineAUC	AUC
uvctr	User-AUC	参考备注
正负样本比例	模型打分均值	只应用于二分类

通过http接口，每隔一段时间发送监控数据，出现异常会及时产生钉钉和邮件报警。下图是对9月20日到27号的监控，从第二张图表来看，模型能较好的适应当前数据流的打分分布。

User-AUC: 传统的AUC并不能完全描述uvctr，因为模型很可能学到了不同用户间的偏序关系，而非单个用户在不同offer下的点击偏序关系。为此，我们使用了User-AUC，它尽可能地模拟了线上uvctr的计算过程，在真实实验中，监控系统的uvctr小时报表，与实时模型输出的User-AUC高度一致。

4. 工程实现和效果

目前算法已经在支付宝首页的多个推荐位上线。推荐系统根据用户的历史点击，融合用户画像和兴趣，结合实时特征，预估用户CTR，进而提升系统整体点击率。

我们以推荐位业务为例说明，其采用了经典的wide&deep的网络结构，其sparse部分包含百级别的group(见下段备注1)。 一天流入约百亿样本，label的join窗口为固定时长。由于负样本占大多数，上游链路对正负样本做了1：8的降采样(见下文备注2)。

训练任务采用蚂蚁统一训练平台构建，并使用工作流进行定时调度，离线和在线任务的其他参数全部一致。Batchsize为512，每200步（即20万样本）评估结果，定时将模型通过图裁剪导出到线上系统。当任务失败时，调度系统会自动拉起，从checkpoint恢复。

该推荐业务的online learning桶最近一周相比线上多模型融合最优桶提升4.23% ， 相比随机对照提升达34.67% 。 另一资讯推荐业务其最近一周，相比DNN基准uv-ctr提升+0.77%，pv-ctr提升+4.78%。实验效果相比有较大的提升。

备注1: group embedding是将相似emb特征分组，各自lookup求和后再concat，使得特征交叉在更高层进行。其设计是考虑到不同group的特征差异很大(如user和item)，不应直接对位求和。
备注2: inference打分仅做pointwise排序，采样虽改变数据分布但不改变偏序关系，因此并未在训练上做补偿。

5. 未来工作

弹性特征已经成为蚂蚁实时强化深度学习的核心要素。它只是第一步，在解决特征空间按需创建问题后，它会带来一个充满想象力的底层架构，众多技术都能在此基础上深挖： 在工程上，可继续从分钟级向秒级优化，进一步提升链路实时性并实现模型增量更新； 在算法上，我们正在探索如样本重要性采样，自动特征学习，在线线性规划与DNN的结合，实现优化器联合决策等技术。

由于在线学习是个复杂的系统工程，我们在开发和调优时遇到了大量的困难，涉及样本回流，训练平台，模型打分，线上评估等一系列问题，尤其是稳定性，但基本都一一克服。为了保证线上结果稳定可信，我们在观察和优化两三个月后才发布这篇文章。

最后感谢各位同学对本文的阅读，行文时间仓促，肯定有考虑不妥和错误，如果有任何问题和建议，欢迎留言讨论。

6. 参考文献

[1]: McMahan, Brendan. "Follow-the-regularized-leader and mirror descent: Equivalence theorems and l1 regularization." Proceedings of the Fourteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. 2011.
[2]: McMahan, H. Brendan, et al. "Ad click prediction: a view from the trenches." Proceedings of the 19th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. ACM, 2013.
[3]: Yuan, Ming, and Yi Lin. "Model selection and estimation in regression with grouped variables." Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology) 68.1 (2006): 49-67.
[4]: Andrew, Galen, and Jianfeng Gao. "Scalable training of L 1-regularized log-linear models." Proceedings of the 24th international conference on Machine learning. ACM, 2007.
[5]: Scardapane, Simone, et al. "Group sparse regularization for deep neural networks." Neurocomputing 241 (2017): 81-89.
[6]: Yang, Haiqin, et al. "Online learning for group lasso." Proceedings of the 27th International Conference on Machine Learning (ICML-10). 2010.
[7]: Zhou, Yang, Rong Jin, and Steven Chu–Hong Hoi. "Exclusive lasso for multi-task feature selection." Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. 2010.
[8]: Yoon, Jaehong, and Sung Ju Hwang. "Combined group and exclusive sparsity for deep neural networks." International Conference on Machine Learning. 2017.
[9]: Langford, L. Li, and T. Zhang. Sparse online learning via truncated gradient.JMLR, 10, 2009.
[10]: L. Xiao. Dual averaging method for regularized stochastic learning and online optimization. In NIPS, 2009

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的蚂蚁金服核心技术:百亿特征实时推荐算法揭秘全部内容，希望文章能够帮你解决蚂蚁金服核心技术:百亿特征实时推荐算法揭秘所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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