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   新智元报道 编辑:泽正 英智 【新智元导读】如今越来越多的歪果朋友入驻小红书,而这泼天流量也带来了「欲戴王冠,必承其重」的形势。而让各人纷纷赞扬的小红书内容推荐算规则是它能够接的下来这波流量的焦点原因之一。本文通过对两篇小红书官方团队宣布的推荐算法论文解读,带你揭开小红书内容推荐机制的神秘面纱。 最近歪果朋友猖獗涌入「Xiaohongshu」,网友直呼,一夜之间与国际接轨。 这场史称「美洲大迁徙」的互联网奇象,也离不开小红书自己过硬的内容推荐算法技术。而歪果网友也绝不吝啬关于「Xiaohongshu」推荐算法的赞美。 小红书如何「投你所好」 接下来让我们看看,小红书的推荐算法是怎么不绝地乐成「投你所好」。 一般来讲,为了构建出用户所喜欢的推荐内容列表,经典的推荐系统组成为: 从内容数据库中检索候选内容 通过排序?槿ê饷扛鍪录的质量,即预测特定内容将为用户提供的效用水平 高质量内容将被发送至战略?榻薪徊缴秆『椭匦屡判,以构建最终的推荐列表 推荐系统的典范结构 目前能够检索到的小红书官方宣布的推荐算法相关的技术论文共有两篇,接下来就让我们一起揭开小红书内容推荐机制的「神秘面纱」。 发明你的兴趣:NoteLLM 推荐契适用户兴趣的条记是一项要害任务。NoteLLM是一种用于解决内容到内容(I2I)条记推荐问题的立异统一框架,旨在为用户提供更精准的条记推荐效劳。 研究者在小红书开展了为期一周的在线I2I推荐实验。 与先前使用SentenceBERT的要领相比,NoteLLM的点击率提升了16.20%,召回性能的增强使评论数增加1.10%,平均每周宣布者数量增加0.41%。 这些结果显示,将LLM用于I2I条记推荐任务能显著提升推荐性能和用户体验。同时,新条记一天内评论数显著增加3.58%,标明LLM的泛化能力对冷启动条记有积极作用。 目前,NoteLLM已安排在小红书的I2I条记推荐任务中。 具体来说,通过「条记压缩提示词」将条记浓缩成特殊的简单token,再借助比照学习要领,进一步学习潜在相关条记的嵌入关系。同时,NoteLLM还能对条记进行总结,通过指令调优自动生成标签或类别。 经大宗实际场景验证,NoteLLM在小红书推荐系统里效果显著。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2403.01744 基于BERT模型的在线I2I条记推荐要领保存局限性,它们仅把标签/类别看成条记内容的普通部分,未深挖其潜在价值。标签/类别蕴含着条记的焦点要点,对判断条记间内容相关性至关重要。 生成标签/类别与生成条记嵌入具有相似性,二者都能将条记要害信息凝练为有限内容。学习生成标签/类别,有助于提升嵌入质量。 NoteLLM框架由三个要害部分组成:条记压缩提示构建、生成比照学习(GCL)和协作监督微调(CSFT)。 研究者接纳统一的条记压缩提示,旨在将条记内容压缩成一个特殊的简单token,来助力I2I推荐和生成任务。 利用这个压缩后的特殊token,通过生成比照学习(GCL)挖掘其中的协作知识。之后,借助协作监督微调(CSFT),运用这些知识生成标签和类别。 构建条记压缩提示 研究者用以下提示模板,实现了对条记的通用压缩以及标签和类别的生成: 在这个模板里,[BOS]、[EMB] 和 [EOS] 是特殊的 token 。而 (指令)、 (输入条记)、 (输出引导)和(输出结果)是占位符,后续会被具体内容替换。 类别生成的具体内容界说如下: 标签生成的模板如下: 完成提示构建后,对其进行标记化处理并输入LLM,LLM会将协作信号与要害语义信息提炼到压缩词中,依据条记焦点思想生成标签或类别。 生成比照学习(GCL) 研究者提出生成式比照学习(GCL),目的是增强LLM捕获更强协作信号的能力。GCL差别于从特定谜底或奖励模型中学习,它接纳比照学习,从整体视角考量条记之间关系的紧密水平。 为了将协作信号融入LLM,接纳基于用户行为的共现机制来构建相关条记对。这一机制基于这样的假设:若两篇条记常被用户一起阅读,那么它们很可能保存关联。 在构建相关条记对之后,训练NoteLLM基于文本语义和协作信号判断条记的相关性。 GCL的损失函数盘算如下: 其中,体现GCL的损失,为可学习的温度参数,(,)=?/(∥∥*∥∥) 体现向量和的相似度。 协作监督微调(CSFT) 生成标签/类别和生成条记嵌入类似,都是对条记内容的总结:前者从文本生成角度提取要害信息,后者从协作视角将条记压缩为虚拟词用于I2I推荐。 NoteLLM把GCL和CSFT任务结合起来建模,旨在潜在地提高嵌入的质量。研究者将这两个任务整合到一个提示中,给它们提供特别信息,同时简化训练流程。 具体而言,研究者用协作监督微调(CSFT),通过条记的语义内容和压缩标记中的协作信号生成标签/类别。 CSFT损失的盘算方法如下: 其中,为CSFT损失,是输出序列的长度,体现输出序列中的第个标记,是输入序列。 最后,把GCL和CSFT结合,获得NoteLLM的总损失函数: 通过模型更新,NoteLLM可在条记推荐场景中同时开展I2I推荐任务和标签/类别生成任务。 实现多样化推荐:SSD 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2107.05204 该论文主要是提出了滑动频谱剖析(SSD)要领,以解决小红书中「多样化信息流推荐」的问题。并且文中也提出了盘算嵌入向量的战略CB2CF,以应对实际推荐场景中的长尾效应。 滑动频谱剖析 推荐系统通常提供很长的内容序列,而用户目今的浏览窗口只能占据整个序列的一部分。因此用户需要不绝滑动目今浏览窗口才华获取推荐内容序列中其余内容。 如下图所示,用户阅览窗口的处理办法为:首先,一个牢固巨细为ω的窗口在整个原始内容序列中滑动。然后将内容的多个窗口以内容矩阵的形式堆叠在一起。最后将每个内容映射到其d维内容嵌入,获得轨迹张量。 在推荐场景中,作者将轨迹矩阵推广到三阶情况,将d维内容嵌入视为多元视察,并借助单变量时间序列奇异谱剖析(SSA),对进行奇异值剖析。 其中,的体积代表了基于整个序列以及滑动窗口的多样性,奇异矩阵可以看作是推荐内容泛起的正交偏向,而奇异值则指的是这些偏向在用户对多样性感知中的权重。 作者继续通过这些内容所跨越的超平行体的体积来界说多样性,由于多样化的内容嵌入越发正交,这意味着它能够跨越更大的体积。 一方面,推荐系统通常盘算质量分数来体现用户的预期效用,例如视频寓目时间或加入度。另一方面,多样性有时被视为探索以发明更多关于用户的信息 其中为三阶张量的体积,γ是一个超参数,用于调解质量和多样性之间的权衡。该目标函数利用贪心算法进行推理求解。 由于该要领将整个内容序列视为用户视察到的时间序列,并通过频谱剖析剖析其滑动体现。因此,作者将提出的要领称为滑动频谱剖析(SSD,Sliding Spectrum Decomposition)。 作者也利用在线实验论证了相比于DPP(Determinantal Point Process)推荐算法,SSD划分在驻留时间、互动次数、ILAD、MRT四个指标划分进步了+0.25%,+0.71%,+0.37%,+0.53%。 其中ILAD是通过用户检察条记内容之间的平均成对相异性来权衡多样性。MRT则使用用户点击的内容类别的平均数量来描述多样性。 这说明SSD算法能够更进一步地解决小红书中「多样化信息流推荐」的问题,给用户更多类别的个性化推荐内容。 盘算嵌入向量的CB2CF 协同过滤(CF,Collaborative Filtering)是一种常用的推荐系统算法,它基于用户的行为数据来盘算内容之间的相似度,并据此为用户提供个性化推荐。 在CF战略的基础上,作者提出了接纳如下图所示的孪生网络结构CB2CF战略来盘算内容嵌入向量。 嵌入模型CB2CF的网络架构 关于给定的一个条记内容,划分利用预训练的BERT模型提取文本描述的特征,Inception-V3模型提取封面图像的特征,将两者特征拼接后通过全连接层获得目标嵌入向量。 在训练数据收集上,仅使用条记内容自己作为特征,制止长尾效应的影响。关于有用户互动的条记,将通过 ItemCF要领检索且在推荐结果中曝光足够的条记,与组成的条记对作为正样本;随机采样ItemCF检索的条记与组成的条记对作为负样本。 为适应SSD要领,接纳余弦相似度作为距离怀抱,并对嵌入向量进行归一化,通过在归一化后的向量后附加一个元素为1的特别维度,解决余弦距离与体积界说的不匹配问题。 最后,作者将这个问题视为一个二分类任务,并使用交叉熵损失作为目标函数。 在实验中,作者将注意力限制在仅有少量互动的长尾内容上,并随机抽取了100,000个条记,这些内容在一个月内的互动次数均少于3次。 下图展示了给定一个描述中国书法的低加入度内容时,从CF和CB2CF生成的最相似内容的示例。显然,在这种情境下,所提出的CB2CF要领能够检索到更多相似内容,而CF则检索到了与娱乐和绘画相关的内容。 这说明将SSD与CB2CF嵌入相结合,能够实现更好地捕获用户在长序列场景下对多样性的感知,且在长尾效应下精确权衡内容相似度,给用户提供切合兴趣且广泛多样的个性化推荐内容。 参考资料: https://arxiv.org/pdf/2107.05204 https://arxiv.org/search/?query=Xiaohongshu&source=header&searchtype=all https://x.com/deedydas/status/1879205937728385146

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