多目标优化推荐系统中的冷启动与在线学习策略

题目

多目标优化推荐系统中的冷启动与在线学习策略

信息

• 类型：问答
• 难度：⭐⭐⭐

考点

多目标优化,冷启动问题,在线学习,特征工程,模型评估

快速回答

解决该问题需要综合运用以下策略：

• 多目标建模：使用MMoE或PLE架构平衡点击率与停留时长
• 冷启动处理：采用内容特征+图神经网络传播行为
• 在线学习：实现FTRL优化器+特征漂移监测
• 特征工程：构建跨场景用户兴趣向量
• 评估体系：设计多维度离线/在线指标

问题场景分析

在短视频平台中，新用户冷启动、多目标优化（点击率/停留时长/互动率）、特征稀疏性是核心挑战。需要设计端到端的推荐系统架构，解决：

• 新用户首次推荐策略
• 多目标间的平衡与优化
• 实时特征更新与模型迭代

核心解决方案

1. 多目标建模（MMoE/PLE架构）

# PLE（Progressive Layered Extraction）示例
import tensorflow as tf

def PLE_layer(expert_num, gate_num, inputs):
    # 专家网络
    experts = [tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(inputs) for _ in range(expert_num)]
    # 门控网络
    gates = [tf.keras.layers.Dense(expert_num, activation='softmax')(inputs) for _ in range(gate_num)]
    # 加权融合
    outputs = []
    for i in range(gate_num):
        weighted_experts = tf.reduce_sum(
            tf.stack([gates[i][:, j:j+1] * experts[j] for j in range(expert_num)], axis=1),
            axis=1
        )
        outputs.append(weighted_experts)
    return outputs

# 构建多任务模型
input_layer = tf.keras.Input(shape=(256,))
task_specific = PLE_layer(expert_num=8, gate_num=2, inputs=input_layer)
ctr_output = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='ctr')(task_specific[0])
watch_output = tf.keras.layers.Dense(1, activation='relu', name='watch_time')(task_specific[1])
model = tf.keras.Model(inputs=input_layer, outputs=[ctr_output, watch_output])

优势：显式解耦共享/任务特定知识，解决目标冲突

2. 冷启动解决方案

• 新用户策略：
  1. 基于注册信息构建内容特征向量（主题/风格嵌入）
  2. 实施Bandit算法：Thompson Sampling探索兴趣边界
• 新视频传播：
  • 使用GNN（GraphSAGE）传播初始交互：
    h_v^{(k)} = σ(W·MEAN({h_u^{(k-1)}, ∀u∈N(v)})
  • 构建视频相似图：ResNet提取帧特征 + BERT处理标题

3. 在线学习架构

关键组件：

1. 实时特征管道：Flink处理行为事件（<500ms延迟）
2. 增量训练：FTRL优化器更新Embedding层
   w_{t+1} = argmin_w( g_{1:t}·w + 1/2Σ_{s=1}^tσ_s||w-w_s||^2 + λ_1||w||_1 )
3. 漂移检测：KL散度监控特征分布变化

最佳实践

• 特征工程：
  • 用户长期兴趣：Attention聚合14天行为序列
  • 跨场景特征：统一用户ID映射表
• 模型部署：
  • 分阶段发布：新用户流量→低活用户→全量
  • 动态加权：根据场景调整多目标权重
    final_score = α·CTR + β·log(1+watch_time)

常见错误

• 特征泄漏：使用未来信息（如下一刷曝光位置）
• 评估片面：仅关注AUC忽略延迟反馈
• 探索不足：冷启动期过度利用已知模式

扩展知识

• 多目标权衡：帕累托最优前沿分析
• 持续学习：EWC（Elastic Weight Consolidation）防遗忘
• 联邦学习：解决新场景数据孤岛问题