QQ浏览器：小说召回中的DSSM模型优化实践
作者：jessiexyliu 腾讯PCG算法工程师
|导语 随着小说召回业务的需求发展，在注重点击率的同时，还需要关注阅读转化率的效果，故此我们开始了多目标召回模型的探索之旅。
一. 背景介绍
在一般的召回场景中，以点击为正样本来训练模型就基本可以满足需求，但是在小说推荐场景，点击其实只是用户很浅的小说行为，我们更关注的是如何让用户产生真正的阅读。在这样的背景下，我们希望可以搭建一个以阅读为目标的模型，无奈现实是骨感的，用户真实阅读的样本数远远小于推荐系统展现给用户的数量，同时有真实阅读的用户也仅占全量用户的一小部分，即存在数据稀疏问题（data sparsity,DS）。由此，我们考虑将点击和阅读相结合，用点击数据帮助训练阅读指标，多目标召回模型也就应运而生。
二. 多目标召回模型的演进
1. 初版模型：添加辅助loss
当我们要同时考虑点击和阅读效果时，最直观易行的方式就是先保持DSSM双塔结构不变，在原有的点击单目标loss基础上，加入阅读的辅助loss，希望模型在训练用户与点击书籍的向量相似度的同时，提升用户与阅读书籍的相似度。具体loss公式如下：
这样做的优点比较明显，操作简单易行，同时可以有效的防止过拟合。但模型的问题也显而易见，因为两者的embedding是完全共享的，我们的美好预期是一个embedding就可以既表达点击又表达阅读，但是实际由于点击和阅读向量本身会存在一定差异，强行用一个embedding表示，可能会同时折损两方信息，最后事倍功半。从离线效果评估来看，这版的指标也确实没有明显的效果，由此说明，还是要对模型结构做出一定调整，来适配多目标的需求。
离线指标：
2. 基于多塔结构的多目标召回模型：
由前面的离线验证效果可知，双塔结构一定程度会束缚模型对user和item的表达，这时很自然的就想到，需要用多塔来进行user和item的表征，但如何在“互相掣肘”和“互不干预”之间找到平衡，是多目标模型一直在力求解决的问题。我们这里同时尝试了多种模型构造方式。
1）四塔结构：这里是借鉴ESSM的思想，只共享底层embedding look-up table，上层用两个塔分别训练两个label对应的embedding向量。这里是希望在embedding层面完全将两个label的训练分开，只在计算loss的时候做两者的聚合，优点是不会再出现上面提到的“相互掣肘”的情况，缺点是没有解决阅读label样本稀疏问题，会导致对应user embedding的过拟合问题。
2）三塔结构：在上面四塔结构的基础上，将user合并为一个塔训练，item用两个塔分别训练两个label对应的embedding。这里的考虑还是阅读label的样本稀疏问题，所以user tower选择将两个目标合并训练，而相对来讲书籍的稀疏性并不明显，所以可以保留书籍侧的双塔双目标结构。
下面是两个结构的离线指标，可以看出两者在点击和阅读的hit ratio（即召回率指标）都有小幅的提升，但也都不显著。
3.基于MMOE的多目标召回模型
到目前为止，我们其实只是在“互相掣肘”和“互不干预”之间相互摇摆，还远没有达到“相辅相成”的程度。不论是Share Bottom Model的模型结构，还是soft参数共享的相关结构，都或多或少也存在现在的问题。那么该如何让两个目标既能相互作用，又能保留自己的独特信息呢？这时MMOE模型进入了我们的视野。
MMOE结构如下：
由于很多文章都已经介绍过MMOE模型，在此我就不再赘述了，对我们的场景进行MMOE的适配后，离线实验效果如下：
可以看到借鉴mmoe结构的离线效果最好，于是我们选取这版模型上线实验，最后从实验效果来看，这版模型也确实带来了阅读转化率的提升。
三. 后续优化
1. 多目标loss的不同组合方式：目前我们只采用了简单的线性加权，在确定模型结构后对权重值做微调，但其实这里的花样是很多的，比如用时长作为label的加权，或者ESSM一样的乘积方式等等，这里我们后续也会做更多的尝试。
2.模型结构的尝试：我们现有的优化逻辑，都是基于最初的单目标版本层层改进，但其实很多其他类型的模型结构都没有尝试过，比如阿里从MIND到ComiRec的Capsule网络系列等。
多目标召回领域还有很多东西可以实践探索，非常欢迎感兴趣的朋友们一起交流共同进步。
参考文献：
[1] Huang, Po-Sen, et al. "Learning deep structured semantic models for web search using clickthrough data." Proceedings of the 22nd ACM international conference on Information & Knowledge Management. 2013.
[2] Ma, Jiaqi, et al. "Modeling task relationships in multi-task learning with multi-gate mixture-of-experts." Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining. 2018.
[3] Ma, Xiao, et al. "Entire space multi-task model: An effective approach for estimating post-click conversion rate." The 41st International ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval. 2018.
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