之前咱们介绍过阿里的SIM，通过一种两阶段的方式来使用用户所有行为序列来提升点击率预估的精度。而最近阿里的最新的进展中，尝试将两阶段的处理方式升级为端到端的处理方式，相关的论文会在后续进行介绍。而今天，我们主要介绍另一篇通过两阶段的方式对用户行为序列进行使用的论文UBR4CTR，一起来看一下。
1、背景
在CTR预估场景下，用户历史行为序列对于用户未来兴趣的预测起到至关重要的作用。如何对用户历史行为序列进行有效的建模，也引起了越来越多的关注。首先简单回忆一下之前介绍过的对于历史行为序列处理的方式。最早的Youtube DNN对用户最近观看的N个视频的embedding进行avg-pooling，这种方式最主要的缺点是针对不同的target item，用户行为序列处理后得到的embedding都是相同的，对序列中的每个行为赋予相同的重要度。但用户对于target item是否喜欢，往往只与历史行为中部分行为紧密相关，因此阿里的DIN、DIEN等通过注意力机制，计算行为序列中每个item和target item的相关性作为权重，对行为序列中的Embedding进行加权。
但在实际工业界落地的过程中，由于耗时的限制，DIN等方法通常仅使用用户最近的N个行为，在一些用户行为频次较低的场景下，这种做法是OK的，但像淘宝这样的场景下，有超过20%以上的用户有1000 的历史行为，这种截断的方法往往难以有效建模用户行为中的序列模式。举个简单的例子，当前时间为夏天，用户想买一件T恤，而截断的N个行为中，都是去年冬天的购买记录，那么就容易出现夏天推荐羽绒服的bad case。
因此，如何突破耗时的限制，来利用用户更长的行为序列甚至是所有的历史行为呢？主要有两类方法，一种是基于memory的方法，如MIMN，另一种是基于检索的方法，如之前介绍的SIM。这里不再对这两篇论文进行回忆，感兴趣的同学可以翻阅相关论文或本系列之前的文章。而今天我们介绍的UBR4CTR(User Behavior Retrieval for CTR prediction) ，同样从检索的角度出发，设计了用户行为检索模块，基于每一次不同的请求和target item，从用户历史行为中抽取最有用的部分行为用于后续的点击率预估，一起来看一下。
2、UBR4CTR介绍
2.1 整体介绍
首先来看一下UBR4CTR的整体架构，如下图所示：
可以看到，UBR4CTR主要分为用户行为检索模块（user behavior retrieval module）和预测模块（prediction module）。用户行为检索模块又包括特征选择模块（feature selection model）、检索引擎（search engine client）和用户行为档案（user history archive）。
本文用到的符号定义如下：
接下来，对具体的细节进行介绍。
2.2 用户行为检索模块
用户行为检索模块是论文的主要创新所在。刚才也提到，用户行为检索模块又包括特征选择模块（feature selection model）、检索引擎（search engine client）和用户行为档案（user history archive）。
首先来看一下特征选择部分，特征选择的目的主要是从用户特征、target item特征以及上下文特征中，选择合适的特征来形成行为检索的query。为了更好的建模特征之间的交互关系，特征选择部分使用self-attention进行建模，其结构如下：
如上图所示，输入为用户特征、target item特征以及上下文特征对应的embedding表示，而用户特征中的用户id需要在后续检索引擎中使用，因此被保留，不作为self-attention的输入。self-attentiond的输出经过MLP以及sigmoid激活函数，得到Kq长度的输出（Kq表示除用户id之外剩余特征的数量），并基于sigmoid激活后的值的大小，选择最大的n个特征组成检索query。可以看到，由于特征选择是基于用户信息、上下文信息和候选物品计算的，那么在线上预测时也会动态且灵活的选择不同的特征。
选择出n个特征构成query之后，如何检索得到S个用户行为呢？这里，首先介绍一下用户行为档案，也就是一张倒排索引表，主要包含两方面的内容，一是用户id到用户行为的映射，二是特征到用户行为的映射，如下图所示：
那么最终选择的行为序列的候选集，则是基于用户id得到的行为序列以及基于不同特征得到的序列的交集：
接下来的问题是，如何从候选集中选择S个最相关的行为，这里采用的是BM25算法，相似度计算公式如下：
BM25算法是一种TF-IDF的升级版，大家可以参考：https://my.oschina.net/stanleysun/blog/1617727，这里不再做详细的介绍。
2.3 预测模块
预测模块则相对简单，结构与DIN类似，首先计算检索得到的S个行为（每个行为包含用户特征，item特征和上下文特征三部分）与target item的相似度，并基于此对embedding进行加权，随后经过MLP层得到点击率预估值，其结构如下：
2.4 模型训练
从网络结构可以看出，检索模块与预测模块是无法做到端到端训练的，论文采用了一种交替训练的方式，其过程如下所示：
具体的，对于预测模块，使用logloss和L2 loss作为损失函数，进行训练；而对于检索模块，只需要更新特征选择部分的参数，由于涉及到采样的过程，很难通过梯度下降的方式对参数进行更新，因此论文将检索模块视为一种策略，使用强化学习中策略梯度（policy gradient）的更新方式对参数进行更新。
2.5 线上部署
对于线上部署部分，在原有的CTR预测部分的基础上，增加了一个额外的检索模块。而时间复杂度也是可控的。接下来简单分析下模型的时间复杂度：
首先是特征选择（self-attention）模块，特征数量为Kq个，因此时间复杂度为O(Kq2)；接下来是检索模块，N表示所有用户记录的行为的总数，F表示倒排表中特征的数量（不包含用户id），用户行为的平均长度为T，那么检索模块的时间复杂度约为O(T Kq * N / F)，其中，N / F代表每个feature对应的倒排表中的行为的平均长度，Kq代表选择的特征上限；最后是预测模块，预测模块的时间复杂度是O(C),C是attention计算的耗时，可以进行并行化处理。
3、实验结果及分析
最后来看一下实验结果，论文中进行了两组实验来验证UBR4CTR相较于base模型的效果，第一组实验中，base模型只用用户最近的20%的用户行为，第二组实验中，base模型则可以使用用户全部的历史行为，而UBR4CTR则保持抽取20%的用户行为不变，从结果可以看出，UBR4CTR相较base模型在AUC和logloss指标上有较为明显的提升：
好了，本文介绍就到这里了，与SIM类似，同样采用基于检索的两阶段方案对用户所有的历史行为进行处理，不过个人感觉在行为检索方面，UBR4CTR具有更高灵活性，但时间复杂度也相对更高。不过两种方式都是两阶段的方式，这种方式最大的缺点在于两个阶段的目标是存在一定差异的，检索阶段更多的是寻找与target item最相似的历史行为，而非更准确的点击率预估。因此，在后续的文章中，咱们会介绍端到端的处理方法，保持关注哟～。
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