腾讯信息流热点挖掘技术实践

• 项目背景

• 相关研究方法

• 热点计算框架

• 热点挖掘

• 热点应用

项目背景

1. 热点应用场景

当前各大资讯类的产品都在显著的版面上展示和推荐热点相关内容，针对热点内容的推荐和呈现也变得非常多元化，比如：微博有微博热搜榜；知乎通过事件讨论的形式运营热点；百度有历史悠久的百度热搜榜；头条通过兴趣推荐的方式做热点分发频道，腾讯在对大事件做脉络运营。当前各大产品都对热点进行了大量的投入，我们基于腾讯看点丰富的视频数据，深挖用户的兴趣内容，接下来看下我们在腾讯看点的推荐频道页。

2. 热点核心推荐问题

这里对腾讯看点进行问题的分析，当前基于热点的问题存在以下几个问题：

• 及时性。热点挖掘需要及时监控全网站点，以科比去世为例，及时发现这一事件，并挖掘出来对应报道，才能有效帮助热点进行推荐和分发。

• 全面性问题。不同站点对热点的呈现不同，需要将事件榜单、话题榜单和对应的多种报道合理组织起来。比如，当一篇"南宁-工厂发生火灾"文章入库后，热点挖掘能否判断已有的挖掘结果与之对应，才能更好地进行推荐。

• 热度合理性问题。热度值是热度的重要特征，不同的数据源的事件热度各有不同，比如微博热搜榜当时有"钱峰又胖了"的话题，排在微博热搜榜很高的位置上，但是由于不同媒体的受众不同，在看点这边就很少有文章报道或者有用户去阅读。

• 热点分发的问题。热点文章和视频都有冷启动的问题，如在北京朝阳疫情定为高风险时，大部分是根据兴趣点推荐的，最近一段时间大家的用户画像中提出来"疫情"这个特征，如果基于疫情进行下发，非北京地区的用户不关注这个文章，这会降低系统的分发效率。因此要进行泛化，比如泛化到"北京疫情"这样的话题，来做用户分发，以此解决这篇文章冷启动的问题。 

接下来能看到热点推荐有没有从事件推荐的角度来理解文章。有没有从事件的角度来理解文章，是提升热点推荐效果需要重点讨论的点。带着这几个问题，来看看传统的相关研究是怎么解决这个问题的。

1. 事件抽取

任务定义：

作为信息抽取的一个重要任务，事件抽取是从一个无结构化的文本中自动抽取出来结构化的知识。以ACE任务为例，事件抽取可以分为事件检测和事件要素提取。事件检测是识别句子中的触发词trigger，这个词是描述时间的核心动作，然后根据预先定义好的框架，进行事件类型分类，因此事件分类是一个封闭集合。我是科比的粉丝，专门研究过科比不幸遇难时的相关报道，以科比去世为例，这里"凌晨四点，NBA球星科比布莱恩坠机身亡"，可以识别出trigger词为"身亡"，事件类型分类为die – 死亡事件类型，对应的事件要素是：event frame，包括：施害者、受害者、事件、地点等。通过事件提取的方式，能提到时间是"凌晨四点"，受害者是"科比·布莱恩"，把受害者和时间对应起来。这就是一个比较完整的事件抽取过程。

问题点：

可以看到事件抽取任务，是针对原子事件，通常是不可再分的，如通常提及的"新冠疫情爆发"，"南方洪水成灾"，这是有很多子事件的，不能通过事件抽取挖掘出来，同时事件框架要提前定义好，但是事件类型有限，难以覆盖新涌现出来的事件，因此只将事件抽取作为一个重要的特征抽取工具。

2. 话题检测与追踪 ( TDT ) 

接下来的任务和热点挖掘更相关，就是话题检测与追踪中的TDT任务，这个任务有20多年的历史了，定义的是处理新闻报道的系统。输入可以是固定的文章或者流式数据，结果是以聚类的方式将文档组织起来的话题。

话题检测：检测和组织系统中未预先设定的话题，也就是新话题的发现。

事件追踪：新到达系统的报道是否是已知话题的后续报道，也就是把新到达的文章和已有话题算相似度。

通常研究方法分为2类：

• 第一类算法是寻找TDT任务中的新的聚类算法，或对已有聚类算法的改造，常用的算法有：k-means、DBSCAN、层次聚类；

• 第二类算法是挖掘新的聚类特征来提高TDT任务的计算效果，如使用文本的语义特征、分类特征、实体特征、上面事件抽取提到的特征，和任务结合起来，计算更准确的相似度。当然TDT也有很多别的子任务，大家有兴趣可以去看一下。

突发事件监测：TDT为我们处理海量数据提供了很多新的解决思路，之后衍生出来了突发事件检测任务，值得关注。突发特征指的是伴随着事件的发生，若干与该事件密切相关的特征出现反常现象，比如文档、词语的爆发，比如南方下暴雨，暴雨这个词就会比去年或者前几个月的时序有明显的不同，最近是一个显著爆发的特征。我们可以通过检测突发特征来发现事件，这类研究目标与TDT任务不同，不再局限于传统的新闻报道，可以针对多类型的数据，比如微博、搜索、视频数据，受此输入的影响，我们将时序分析方法和话题聚类相结合，来提升热点挖掘的效果，以上方法都能很好地指导我们进行热点挖掘的工作。

接下来针对腾讯海量的数据和数据类型多的特点，提出了我们自己的热点计算框架，下面简单介绍。

1. 总框架

整体分两部分：离线挖掘和在线理解，离线挖掘内容非常丰富，着重讲这块。

离线挖掘流程：先是资源引入，有3个不同的端，腾讯看点浏览器、qq浏览器、qq里的腾讯看点频道，接入丰富的数据之后，通过话题抽取，来提取热点特征，进行话题融合，把挖掘到的结果聚类成话题，再把话题拆分成对应的事件。

为什么先做话题聚类，再做事件拆分呢？

还以科比去世为例。当时描述这个话题，一部分报道的是"科比意外身亡"，另一部分报道"科比妻子悲痛欲绝"，以及"明星悼念科比"。当事件在凌晨刚发生的时候，只有一个媒体和几家论坛报道了这个事情，算法比较难把主要描述"明星悼念科比"和"科比意外身亡"的文章拆成两个，看做一个更加合理，文章增加一两个小时后，很多媒体从不同的角度描述这个事件，文章的丰富程度足以支撑我们把这个话题拆封成合理的较细的粒度，这个细分是比较符合用户兴趣的，比如女性用户更加关心科比妻子的情况，而对一些外国明星悼念科比不那么感兴趣，因此能够以更加有针对性的事件的粒度推荐，提升热点推荐的效果。

详细流程：

• 定时任务：主要是搜索点击的特征、搜索词文章中的关键词的时序特征，与文章内容聚类的方式结合，把描述相近资源的文章聚合在一起，以话题形式组织起来。
• 流式任务：将入库的文章，及时通过事件判断过滤掉非事件内容，提升计算流程的时效性。

为什么要做话题库和事件库？

以近期的"暴雨资讯"为例，用户感兴趣的是"安徽特发特大暴雨"的事件内容，而非提及暴雨的文章 ( 比如"日本暴雨导致山洪爆发" )，我们需要把不同的数据源以话题库的形式组织起来，帮助热点推荐以跳出关键词 ( "暴雨" ) 推荐的限制，为用户提供更加符合其兴趣的内容。有了热点计算框架后，我们看看在应用场景上如何落地。

1. QueryLog热点挖掘 

第一个是基于query的热点挖掘。

① 预处理：构造Query时序数据

基于这样的假设：如果热点热门，用户有了解详细内容的需求。会通过query去搜索事件详情，因此我们以query为数据来源，这是一个显而易见的事情。如南宁发生火灾，用户会搜索南宁工厂，了解具体的伤亡情况。用户的搜索多种多样，基于突发热点能检测的方式，常见的是根据搜索词构建时间序列，使用BRD算法计算突发性，突发性需要进行分段处理、斜率检测、需要做分段设计，难以维护。我们构造了query热点计算流程来解决这个问题。

② 热门识别：时序分析，识别热门Query

首先是构造这个时序之后，通过时间序列分析来识别热门query，具体做法：定义一个热门query的趋势模板，前面几天平滑，最近有一个上升的趋势；或者小幅度上升，近期然后突然下降、热度减退的模板，这样计算事件的相似度，如果符合，就认为是热门的query，否则就不是。

相似度计算最开始是使用欧拉距离，需要把时间轴上的两个点做严格对齐。虽然趋势一致，但是欧拉对齐会导致相似度计算值较低，会带来bad case，后来使用DTW ( 动态时间规划 ) 算法，使用动态规划的方式来对齐时间序列，能更好捕捉趋势相似的情况。

③ 话题检测：相似Query聚类，形成话题

挖掘到热门query之后，可以发现用户的搜索比较随意，同一个事件的描述也是多种多样，对应多个query，所以需要把相同事件的query聚集起来，构造一个话题，与TDT中的无监督有所不同，搜索可以使用点击二部图的方式，以不同的query 可以点到同一个标题时，认为这两个query相似，结合语义特征，比如"吴亦凡女友"和"吴亦凡恋情"，语义比较相似；还有实体特征，"科比退役""姚明退役"，虽然两个都带有"退役"，看起来字面相似度较高，但是"科比"和"姚明"在事件中是不同的主题，可以对相似度降权。最后对相似度的综合得到更好地query相似度量，得到话题聚类结构。这里可以看到将query到话题的聚类。

最后，我们可以看到用户行为的话题检测，可以帮我们有效度量话题的消费热度。为什么是消费热度呢？是因为用户非主动搜索内容，表示用户有主动的消费意愿，所以是消费热度。这也是非常有效的话题度量方式。

④ 事件识别

在话题检测之前，当话题达到可拆分时，我们会对事件做拆分。常见的话题会伴随非事件的话题，比如热门美剧更新时，会出现热度突发，这样会混合这些query，因此基于监督做事件分类。比如词特征、点击信息，把"下载"去掉，url中的站点信息、域名信息加入进去，train一个分类器，可以有效识别出来哪些是事件、哪些是非事件。

事件命名，组里的同学在之前通过词法分析工具的基础上，提取了一个新的事件命名方式，基于query 和title构造图模型，来挖掘事件concept和event的命名。这是之前话题挖掘的延续，这个任务已经发表在SIGMOD 2020上，大家有兴趣可以做详细阅读。当前挖掘效果每天新增100+事件，准确率人工评估95+。可以看到对当前的挖掘效果，在传统上的提升。

2. 资讯文章热点挖掘

作为信息流服务的团队，每天打交道最多的是海量数据。当热门发生时，自媒体作者会主动跟进热点，创作文章跟进这些内容，比如当科比去世的一个小时后，即便是凌晨四点，作者也会也及时更新做报道。

挖掘主要是采用聚类的方式，离线的方式是将文章的数据按照固定发布时间做切分，通过batch learning对文章进行聚类，k-means、层次聚类这些方法会忽略这样的问题：每天有很多如描述刘德华过往文章，如果直接套用聚类算法会挖掘出来并非热点，会影响用户体验。热点文章包含时效性，如果直接套用聚类，没考虑时效性。传统的突发事件检测Graph event detection是基于二项分布或者傅里叶变化的方法发现突发次，这些突发次会持续一段时间的增长，而非突发的一个尖点。并且基于词粒度的挖掘会带来很多bad case，NLP同学都会发现这样的问题。切词的粒度不可控。

基于这些问题，提出了新的挖掘方式：基于关键词和动态时间规划的方法来进行事件挖掘。

我们这里使用的处理方式：

① 预处理及热门识别

关键词描述文章主体，借助组内篇章理解的能力，将文章特征转换为关键词特征，与query挖掘相似，将关键词在文章库中出现的频次，构造时间序列，再用DTW算法与固定的模板做匹配，得到挖掘到的热门关键词。比如暴雨，或者前段时间北京6月份疫情，三文鱼突然热起来，通过这种方式挖掘出来"三文鱼"热门关键词，能召回很多描述新发地疫情相关的文章。当时召回的文章的acc和 recall都很高。接下来回到暴雨，通过暴雨召回所有和暴雨相关的文章，再构造热门关键词的实体特征，包括抽取的地点，安徽、合肥，加入实体特征，再用语言模型提取title的特征，计算相似度，3个相似度综合得到文章自底向下的层次聚类，从而得把南方暴雨聚成一个话题。而之前提到的"日本山洪爆发"，虽然提到了暴雨，相似度较低，会聚类为一个孤立的点，可以过滤掉。

② 话题检测

在这之后，同样是聚类，得到的话题是自媒体创作的文章。自媒体作者可以认为是专家用户，他们创作文章的数量，可度量话题热度，定义为生产热度。

③ 事件拆分

然后做事件拆分，以"江西洪涝致699万人受灾"和"重庆暴雨成灾"两个事件为例，基于看点的数据分布，作为一个触发词发现和元素抽取任务，就可以得到受灾和成灾的trigger相似，但argument不相似，这样可以把话题合理拆分成两个不同的时间，拆分为时间后，通过rank，可以把聚类为相似度较高的标题抽出来，然后基于seq2seq + attention的方式，形成可以展示的事件名称，从而得到合理的拆分和事件命名。

④ 热度计算

还可以得到事件库，可以query挖掘得到的消费热度，基于咨询得到的生产热度，基于全网的监控的全网热度，综合起来，对挖掘到的热门文章，进行合理的热度，帮助推荐系统做推荐，提供更好的热度特征。

通过热点挖掘算法，得到更加满足用户兴趣的话题集合、事件集合和对应的热度。

接下来看在热点推荐场景下如何应用起来。

1. 图文热点应用

图文热点应用。资讯库是流式文章入库，在线理解借助语义匹配模型，将新入库的文章和已有的事件库关联起来，使用的是双塔结构和MatchPyramid模型结合，将文章标题和事件的名称的BOW特征，计算语义相关度，而MatchPyramid模型则构造事件词与文章内容的交互矩阵，比如事件名称包含6个词，文章选择前300个词，是300维，得到6*300的矩阵，做卷积计算，得到一个相似度量，将这两个做线性融合，得到显性匹配的分。这样也可以把在线文章进入事件库，赋上 事件标签、话题标签、综合热度，给推荐系统使用。在事件匹配的准确率上，也达到了较高的标准，事件覆盖效果也比较好。

这不仅可以用在图文挖掘上，也可以用在视频、小视频热点挖掘中。

2. 视频&小视频热点

视频&小视频热中的应用，主要是基于热点挖掘得到的文本信息，将图文计算的热点传递给视频和小视频，怎么做的呢？视频能够准确打出影视综合明星tag，通过已挖掘好的热门词库，可以筛选出来近期热门的影视明星类的视频和小视频。我们还会解决这样的问题，比如快乐大本营已经播了很多年，经常出现老片段新发，或者明星自制的明星短剧，需要借助视频关键词、作者的信息、人工标签，过滤掉非热门视频，得到热门视频的候选。另一个是基于新闻报道的视频，人工不知道事件的前提下，直接打事件标签很困难，需要借助已经挖掘到的事件库，和视频标题做匹配，匹配近期的热门事件的视频和小视频，如"科比坠机"，可以匹配到"科比去世"，"科比坠机身亡事件"，得到这些标题后，进入热门视频库中，帮助推荐系统给用户推荐更加热门的视频和小视频。

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嘉宾介绍：

罗锦文

腾讯 | 研究员

本科毕业于兰州大学，研究生毕业于北京大学。2016年阿里实习，然后2017下半年转战百度实习，于18年加入腾讯正式工作，负责新NLP新热内容挖掘和词法分析相关工作。

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