AI、機器學(xué)習(xí)，是現(xiàn)在媒體的高頻曝光詞往衷，市面上的很多應(yīng)用都逐漸接入了AI的能力疹吃。搜索這樣的‘古董’級產(chǎn)品时呀，其實也是應(yīng)用機器學(xué)習(xí)技術(shù)的先驅(qū)，本次從搜索的一個場景——搜索結(jié)果排序，來聊聊機器學(xué)習(xí)在搜索產(chǎn)品中的應(yīng)用。

1. 為什么有機器學(xué)習(xí)排序

先從搜索的常規(guī)三步驟：query解析->召回->排序說起强戴。用戶輸入一個搜索關(guān)鍵詞（也稱為query）亭螟，通過分詞/語義理解后，將從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中召回大量相關(guān)的內(nèi)容骑歹，接下來的問題就是如何對成百上千條的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序预烙，把用戶搜索意圖最相關(guān)的內(nèi)容排在前面。

1.1 傳統(tǒng)的排序方法

排序道媚，是對一系列的數(shù)據(jù)按某些特征因子進(jìn)行排名默伍，特征的選擇以及特征權(quán)重的賦予，將影響內(nèi)容排序的先后衰琐，一套排序規(guī)則的確定通常需要產(chǎn)品專家與算法專家共同設(shè)計。對于特征的選擇炼蹦，可以按內(nèi)容的屬性特征與文本相關(guān)特征分為兩類羡宙。

內(nèi)容的屬性是由業(yè)務(wù)性質(zhì)所決定，比如電商業(yè)務(wù)掐隐，內(nèi)容屬性特征就可以包括價格狗热、銷量、加購虑省、收藏匿刮、庫存、類目探颈、品牌熟丸、上架時間、評論伪节、商家信譽等光羞，視頻類業(yè)務(wù)就可以考慮播放時長、觀看量怀大、完播率纱兑、點贊、收藏化借、評論數(shù)潜慎、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、主題類型等蓖康。

文本相關(guān)特征铐炫，則主要是query和內(nèi)容的文本屬性，如query對應(yīng)內(nèi)容文檔的BM-25蒜焊、TD-IDF分值驳遵、內(nèi)容文檔的不同范圍（如標(biāo)題、簡介山涡、廣告詞堤结、URL鏈接唆迁、描述等）的語言模型得分等，這一塊主要以算法專家主導(dǎo)竞穷。

特征選取后唐责，再對所有特征賦予一定權(quán)重，最后對加權(quán)的特征計算一個相關(guān)性的總分瘾带，就可以對結(jié)果進(jìn)行排序鼠哥，方便理解起見，把排序打分想象為以下的組合公式：

F_score = W1*X1+W2*X2+...+Wn*Xn

X就是某一項特征看政，W就是對應(yīng)特征的權(quán)重系數(shù)朴恳，在實際應(yīng)用中，通吃黍迹可以由產(chǎn)品與算法專家們基于對實際業(yè)務(wù)的理解并結(jié)合定期的數(shù)據(jù)反饋不斷進(jìn)行特征與權(quán)重的調(diào)整于颖。

1.2 機器學(xué)習(xí)排序

隨著業(yè)務(wù)愈發(fā)復(fù)雜，特征愈發(fā)多樣嚷兔，影響一次搜索的因子可能達(dá)到幾十甚至上百個森渐，每個特征因子都由人工進(jìn)行調(diào)權(quán)將變得愈發(fā)困難。那么能否把專家的經(jīng)驗固化為系統(tǒng)自動化的方式呢冒晰，機器學(xué)習(xí)排序的方式應(yīng)運而出同衣。

機器學(xué)習(xí)，是教會系統(tǒng)從歷史數(shù)據(jù)的事實中總結(jié)經(jīng)驗壶运，形成規(guī)律并對未來新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測耐齐。參照傳統(tǒng)專家排序，機器學(xué)習(xí)解決排序問題的思路大致分為以下三步：定義學(xué)習(xí)目標(biāo)蒋情、明確學(xué)習(xí)策略蚪缀、找到達(dá)成目標(biāo)的最優(yōu)解。

（1）定義學(xué)習(xí)目標(biāo)

即系統(tǒng)要解決什么問題恕出，對于搜索排序通常就是如何更好的提升結(jié)果的點擊率询枚。但是結(jié)合業(yè)務(wù)再深挖一步的話，指標(biāo)選擇可以更細(xì)化浙巫，比如電商則希望能提升訂單的成交率金蜀，視頻則看重點擊后是否能提升觀看時長等。不同的業(yè)務(wù)目標(biāo)最終決定了機器要學(xué)習(xí)成怎樣的結(jié)果的畴。

（2）明確學(xué)習(xí)策略

解決的是系統(tǒng)如何去學(xué)的問題渊抄，為此要給機器確定學(xué)習(xí)的范圍與學(xué)習(xí)的養(yǎng)料。

學(xué)習(xí)的范圍丧裁，即判斷系統(tǒng)達(dá)成目標(biāo)需要包含哪些因素护桦，解決思路其實與經(jīng)典排序的特征因子選擇的思想同出一源。讓我們再回看上文提到的排序打分公式F_score = W1*X1+W2*X2+...+Wn*Xn煎娇，特征Xn的個數(shù)及其意義二庵，就組成了系統(tǒng)學(xué)習(xí)的范圍框架贪染。在選擇特征因子這個過程中，特征的設(shè)計都可以由業(yè)務(wù)專家們提供指導(dǎo)催享。當(dāng)特征因子的組合能愈發(fā)表征我們的學(xué)習(xí)目標(biāo)杭隙，模型效果往往愈發(fā)逼近業(yè)務(wù)期望。

比如我們現(xiàn)在要優(yōu)化電商業(yè)務(wù)的搜索因妙，假定目標(biāo)是提升搜索帶來的下單轉(zhuǎn)化率痰憎，那么可以考慮從如下四個維度構(gòu)建影響目標(biāo)效果的特征：

①用戶特征，即用戶靜態(tài)屬性攀涵，如性別铣耘、年齡、學(xué)歷以故、地域蜗细、收入、婚姻狀況等据德。

②行為特征，通常是看用戶的歷史行為跷车，如上一次的搜索詞棘利、近一周有過點擊次數(shù)最多的搜索詞、加購的商品朽缴、收藏點贊的商品善玫、近一周瀏覽訪問最多的頻道/商鋪，考慮復(fù)購因素還可以納入一段時間（如一個月或三個月）有過購買次數(shù)的商品類目等密强。

③交易特征茅郎，即關(guān)注用戶的消費偏好，如近期（一周/一個月）消費金額或渤、消費頻次系冗，是否分期用戶、是否會員等薪鹦。

④商品特征掌敬，即商品本身屬性，如上文提到的價格池磁、庫存奔害、類目、品牌地熄、評價华临、銷量（通常要考慮時間衰減性，計算一定時間周期如一周的數(shù)量）等端考。把這些與業(yè)務(wù)屬性相關(guān)的因素梳理好雅潭，結(jié)合文本相關(guān)特征揭厚，也就大致把機器學(xué)習(xí)的邊界框定了下來。

學(xué)習(xí)的養(yǎng)料寻馏，即訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)棋弥，我們需要從學(xué)習(xí)目標(biāo)與學(xué)習(xí)范圍出發(fā)，為機器構(gòu)造適合學(xué)習(xí)的內(nèi)容诚欠。特征敲定了顽染，接下來就是把數(shù)據(jù)來源拿過來——數(shù)據(jù)采集，如商品交易數(shù)據(jù)源頭在訂單系統(tǒng)轰绵，另外如行為數(shù)據(jù)粉寞，則需要對前端進(jìn)行埋點采集。這可能會需要與多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)對接或者從數(shù)據(jù)倉庫中取數(shù)左腔，在系統(tǒng)對接之前唧垦，一定要先確定數(shù)據(jù)的口徑是否與特征意義保持一致。

（3）找到達(dá)成目標(biāo)的最優(yōu)解

最后一步其實就是建模的過程液样，包括模型選擇振亮、模型訓(xùn)練、模型評估鞭莽。有了特征數(shù)據(jù)坊秸，算法工程師可以依據(jù)經(jīng)驗選擇某類機器學(xué)習(xí)的模型，對特征進(jìn)行組合與學(xué)習(xí)澎怒，最終完成對目標(biāo)的求解褒搔。

以上是機器學(xué)習(xí)排序構(gòu)建的思路，下面將用白話的方式簡要介紹排序?qū)W習(xí)的算法原理喷面，不關(guān)注技術(shù)算法的同學(xué)可以略過~

2. Learning?To?Rank

Learning?To?Rank（LTR）是一種用來解決排序問題的算法框架思想星瘾，本質(zhì)上屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程，感興趣的同學(xué)可以參考文獻(xiàn)1惧辈、2等進(jìn)一步研究琳状。

2.1 學(xué)習(xí)方式分類

LTR按學(xué)習(xí)方式的不同分為三類，單文檔方法（Pointwise）盒齿、文檔對方法（Pairwise）和文檔列表方法（Listwise）三類算撮。

（1）Pointwise

單文檔方法是對于給定的查詢query，某一單個文檔結(jié)果與查詢的關(guān)聯(lián)程度县昂，例如查詢‘華為’肮柜，點擊了華為手機，那么只有華為手機是與搜索詞’華為’關(guān)聯(lián)的倒彰，華為平板電腦审洞、華為手表都是該查詢詞的負(fù)樣本。

（2）Pairwise

文檔對方法考慮的是對于給定查詢詞query，返回的結(jié)果中兩個文檔對之間的相對相關(guān)度芒澜，比如搜‘炸雞’仰剿，返回結(jié)果的相關(guān)性‘KFC’>’麥當(dāng)勞’，以{炸雞痴晦，（KFC>麥當(dāng)勞）}這樣的組合方式對機器進(jìn)行訓(xùn)練南吮，最終的序列是考慮了兩兩相關(guān)度比較之后的結(jié)果。

（3）Listwise

文檔列表方法考慮的是給定查詢下的文檔集合的整體序列誊酌，直接優(yōu)化模型輸出的文檔序列部凑，使得其盡可能接近真實文檔序列。

2.2 模型實現(xiàn)

基于上述排序?qū)W習(xí)的思想碧浊，目前部分模型在原生框架中已經(jīng)集成了對LTR的實現(xiàn)涂邀。

(1)樹模型

樹模型可以理解為是一系列的if-else規(guī)則的組合，通過每一個特征的決策來影響最終結(jié)果的判斷輸出箱锐，其中的典型代表是XGBoost / LightGBM比勉。

XGBoost / LightGBM模型本身已支持對排序問題的訓(xùn)練，通過設(shè)置模型中的參數(shù)即可直接訓(xùn)練LTR問題驹止。（XGBoost 是處理分類/回歸的通用模型浩聋，并不是為解決排序問題而提出，在這里不得不驚嘆其不愧為機器學(xué)習(xí)界的大殺器~）

（2）TF-RANKING

這是谷歌公司在2018年提出的基于TensorFlow的LTR解決方案臊恋，嚴(yán)格來說其并非一種模型而是一個框架衣洁，其中包括一整套學(xué)習(xí)到排名的算法，可自定義損失函數(shù)及模型評估指標(biāo)捞镰，對Pairwise和Listwise都提供支持闸与。

3. 小結(jié)

排序是搜索流程中最重要的問題之一毙替，是最終直接面向用戶的環(huán)節(jié)岸售，排序結(jié)果的好壞很大程度上影響用戶體驗和商業(yè)轉(zhuǎn)化，也因此排序流程很早就開始引入機器學(xué)習(xí)的方式來進(jìn)行優(yōu)化厂画。當(dāng)然客觀的說凸丸，機器學(xué)習(xí)也并非是優(yōu)化這一問題的最佳方式，某些業(yè)務(wù)通過專家規(guī)則的方式依然有很好的效果袱院。搜索排序是伴隨著我們的業(yè)務(wù)發(fā)展將不斷優(yōu)化的工作屎慢。

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參考鏈接：

[1]?https://zhuanlan.zhihu.com/p/93196423

[2]?https://blog.csdn.net/ld326/article/details/81609783

[3]?https://mp.weixin.qq.com/s/UpN7tAMjbFLSPcDYsWaykg

[4]?https://blog.csdn.net/weixin_44220002/article/details/85212636