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日前，信息檢索領(lǐng)域的國際重要會(huì)議SIGIR 2021正在線上舉行，深蘭科技DeepBlueAI團(tuán)隊(duì)參加了SIGIR eCom'21 競(jìng)賽，與來自NVIDIA、eBay、華東師范大學(xué)、樂天等知名企業(yè)和學(xué)校的團(tuán)隊(duì)同臺(tái)競(jìng)技，并在競(jìng)賽僅設(shè)的兩個(gè)賽道中均獲得冠軍。

這是DeepBlueAI團(tuán)隊(duì)繼2019年獲得該系列比賽冠軍以來的第二次奪冠，證明了深蘭在電商推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的技術(shù)有著領(lǐng)先的地位。此外，更值得注意的是在第二個(gè)賽道，深蘭自研的自動(dòng)特征工程框架助力隊(duì)伍獲得了冠軍，證明了其自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)大能力。

SIGIR eCom'21 競(jìng)賽由Coveo承辦，是在2021 SIGIR Workshop on eCommerce上組織的一場(chǎng)電商商品推薦的比賽。該比賽從2017年開始，每年舉辦一次，今年已是第5屆。



冠軍方案解讀


賽題介紹

SIGIR eCom'21 競(jìng)賽分為兩個(gè)賽題：

第一、商品推薦任務(wù)。賽題把一個(gè)會(huì)話分成前后兩部分，給出前面一部分的數(shù)據(jù)，要求預(yù)測(cè)出后面會(huì)交互的商品，是一個(gè)大數(shù)據(jù)量的推薦問題。

第二、購買意圖預(yù)測(cè)任務(wù)。賽題給出一個(gè)有添加購物車行為的會(huì)話的前面一部分，要求預(yù)測(cè)最后用戶是不是真的會(huì)買這個(gè)商品，是一個(gè)二分類問題。

團(tuán)隊(duì)成績(jī)

比賽競(jìng)爭(zhēng)非常激烈，最終DeepBlueAI團(tuán)隊(duì)擊敗了NVIDIA團(tuán)隊(duì)，在兩個(gè)任務(wù)都取得了冠軍。

 



 



數(shù)據(jù)分析

兩個(gè)任務(wù)使用的是同一批數(shù)據(jù)，訓(xùn)練集測(cè)試集合起來一共有600多萬，其中有100萬會(huì)話數(shù)據(jù)和6萬多個(gè)商品。經(jīng)過分析，這兩個(gè)任務(wù)分別有以下難點(diǎn)。

對(duì)于商品推薦任務(wù)：

首先數(shù)據(jù)量很大，需要對(duì)代碼質(zhì)量要求很高；

第二有30%的測(cè)試集會(huì)話，給的初始信息很少，怎么有效優(yōu)化冷啟動(dòng)的會(huì)話，提升得分？

第三原始數(shù)據(jù)給出的字段極為豐富，怎么有效利用這些信息？


對(duì)于預(yù)測(cè)購買意圖任務(wù)，主要是這個(gè)任務(wù)的評(píng)分指標(biāo)很復(fù)雜：

首先，它定義了一個(gè)k，k表示第一次添加購物車之后會(huì)話還有幾條記錄。評(píng)分指標(biāo)要求對(duì)k越小的樣本預(yù)測(cè)正確獎(jiǎng)勵(lì)越高，針對(duì)這一點(diǎn)，怎么設(shè)計(jì)模型或者策略能夠適應(yīng)這個(gè)機(jī)制？

第二，每個(gè)k是一個(gè)分類，最終得分是每個(gè)類樣本的平均準(zhǔn)確率之和。因?yàn)槭褂昧藴?zhǔn)確率(accuracy)，加上正負(fù)樣本不平衡，導(dǎo)致對(duì)模型的精度要求非常高。

競(jìng)賽方案

對(duì)于商品推薦任務(wù)，團(tuán)隊(duì)整體采用召回+排序的框架。

排序方面，團(tuán)隊(duì)嘗試了很多方法，但是提升的效果有限。召回在這個(gè)任務(wù)里更為重要，在嘗試了很多種方法后，團(tuán)隊(duì)最終使用了兩個(gè)效果較好的召回。

1. u2i_interact_i2i_itemcf：

先通過協(xié)同過濾的方法算出item與item之間的相似度，然后根據(jù)user歷史交互的item，推薦與它最相似的item。

2. u2url_url2i：

先統(tǒng)計(jì)訪問當(dāng)前url之后，下次訪問每個(gè)item的概率；然后根據(jù)用戶最后一個(gè)url推薦那些概率大的item。

對(duì)于預(yù)測(cè)購買意圖任務(wù)：

首先是特征工程，團(tuán)隊(duì)采用了手動(dòng)特征與自動(dòng)特征工程相結(jié)合的方式。手動(dòng)特征方面，主要是提取一些比較明顯有效的特征，如用戶是否查看了添加購物車商品的細(xì)節(jié)、查看了多久、用戶一共交互了多少商品等比較直觀的特征，效果上評(píng)分指標(biāo)提升0.008；自動(dòng)特征工程則是利用深蘭自研autosmart框架提取的特征，這一部分特征效果提升0.002。

然后是后處理方面，針對(duì)評(píng)分指標(biāo)的特性，基于k值不同對(duì)每個(gè)分類單獨(dú)進(jìn)行閾值調(diào)整，達(dá)到本地最好效果。