美團(tuán)的愿景是連接消費(fèi)者和商家，而搜索在其中起著非常重要的作用。隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，美團(tuán)的商家和團(tuán)購數(shù)正在飛速增長。這一背景下，搜索排序的重要性顯得更加突出：排序的優(yōu)化能幫助用戶更便捷地找到滿足其需求的商家和團(tuán)購，改進(jìn)用戶體驗(yàn)，提升轉(zhuǎn)化效果。

和傳統(tǒng)網(wǎng)頁搜索問題相比，美團(tuán)的搜索排序有自身的特點(diǎn)——90%的交易發(fā)生在移動端。一方面，這對排序的個(gè)性化提出了更高的要求，例如在“火鍋”查詢下，北京五道口的火鍋店A，對在五道口的用戶U1來說是好的結(jié)果，對在望京的用戶U2來講不一定是好的結(jié)果；另一方面，我們由此積累了用戶在客戶端上豐富準(zhǔn)確的行為，經(jīng)分析獲得用戶的地理位置、品類和價(jià)格等偏好，進(jìn)而指導(dǎo)個(gè)性化排序。

針對美團(tuán)的O2O業(yè)務(wù)特點(diǎn)，我們實(shí)現(xiàn)了一套搜索排序技術(shù)方案，相比規(guī)則排序有百分之幾十的提升。基于這一方案，我們又抽象了一套通用的O2O排序解決方案，只需1-2天就可以快速地部署到其他產(chǎn)品和子行業(yè)中，目前在熱詞、Suggestion、酒店、KTV等多個(gè)產(chǎn)品和子行業(yè)中應(yīng)用。

我們將按線上和線下兩部分分別介紹這一通用O2O排序解決方案，本文是線上篇，主要介紹在線服務(wù)框架、特征加載、在線預(yù)估等模塊，下篇將會著重介紹離線流程。

排序系統(tǒng)

為了快速有效的進(jìn)行搜索算法的迭代，排序系統(tǒng)設(shè)計(jì)上支持靈活的A/B測試，滿足準(zhǔn)確效果追蹤的需求。

美團(tuán)搜索排序系統(tǒng)如上圖所示，主要包括離線數(shù)據(jù)處理、線上服務(wù)和在線數(shù)據(jù)處理三個(gè)模塊。

離線數(shù)據(jù)處理

HDFS/Hive上存儲了搜索展示、點(diǎn)擊、下單和支付等日志。離線數(shù)據(jù)流程按天調(diào)度多個(gè)Map Reduce任務(wù)分析日志，相關(guān)任務(wù)包括：

• 離線特征挖掘
  產(chǎn)出Deal（團(tuán)購單）/POI（商家）、用戶和Query等維度的特征供排序模型使用。

• 數(shù)據(jù)清洗標(biāo)注 & 模型訓(xùn)練
  數(shù)據(jù)清洗去掉爬蟲、作弊等引入的臟數(shù)據(jù)；清洗完的數(shù)據(jù)經(jīng)過標(biāo)注后用作模型訓(xùn)練。

• 效果報(bào)表生成
  統(tǒng)計(jì)生成算法效果指標(biāo)，指導(dǎo)排序改進(jìn)。

• 特征監(jiān)控
  特征作為排序模型的輸入是排序系統(tǒng)的基礎(chǔ)。特征的錯(cuò)誤異常變動會直接影響排序的效果。特征監(jiān)控主要監(jiān)控特征覆蓋率和取值分布，幫我們及時(shí)發(fā)現(xiàn)相關(guān)問題。

在線數(shù)據(jù)處理

和離線流程相對應(yīng)，在線流程通過Storm/Spark Streaming等工具對實(shí)時(shí)日志流進(jìn)行分析處理，產(chǎn)出實(shí)時(shí)特征、實(shí)時(shí)報(bào)表和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，更新在線排序模型。

在線服務(wù)（Rank Service）

Rank Service接到搜索請求后，會調(diào)用召回服務(wù)獲取候選POI/Deal集合，根據(jù)A/B測試配置為用戶分配排序策略/模型，應(yīng)用策略/模型對候選集合進(jìn)行排序。

下圖是Rank Service內(nèi)部的排序流程。

• L1 粗粒度排序（快速）
  使用較少的特征、簡單的模型或規(guī)則對候選集進(jìn)行粗粒度排序。

• L2 細(xì)粒度排序（較慢）
  對L1排序結(jié)果的前N個(gè)進(jìn)行細(xì)粒度排序。這一層會從特征庫加載特征（通過FeatureLoader），應(yīng)用模型（A/B測試配置分配）進(jìn)行排序。

• L3 業(yè)務(wù)規(guī)則干預(yù)
  在L2排序的基礎(chǔ)上，應(yīng)用業(yè)務(wù)規(guī)則/人工干預(yù)對排序進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

Rank Service會將展示日志記錄到日志收集系統(tǒng)，供在線/離線處理。

A/B測試

A/B測試的流量切分是在Rank Server端完成的。我們根據(jù)UUID（用戶標(biāo)識）將流量切分為多個(gè)桶（Bucket），每個(gè)桶對應(yīng)一種排序策略，桶內(nèi)流量將使用相應(yīng)的策略進(jìn)行排序。使用UUID進(jìn)行流量切分，是為了保證用戶體驗(yàn)的一致性。

下面是A/B測試配置的一個(gè)簡單示例。

{"search": {"NumberOfBuckets": 100,"DefaultStrategy": "Base","Segments": [{"BeginBucket": 0,"EndBucket": 24,"WhiteList": [123],"Strategy": "Algo-1"},{"BeginBucket": 25,"EndBucket": 49,"WhiteList": [],"Strategy": "Algo-2"}]} }

對于不合法的UUID，每次請求會隨機(jī)分配一個(gè)桶，以保證效果對比不受影響。白名單（White List）機(jī)制能保證配置用戶使用給定的策略，以輔助相關(guān)的測試。

除了A/B測試之外，我們還應(yīng)用了Interleaving[7]方法，用于比較兩種排序算法。相較于A/B測試，Interleaving方法對排序算法更靈敏[9]，能通過更少的樣本來比較兩種排序算法之間的優(yōu)劣。Interleaving方法使用較小流量幫助我們快速淘汰較差算法，提高策略迭代效率。

特征加載

搜索排序服務(wù)涉及多種類型的特征，特征獲取和計(jì)算是Rank Service響應(yīng)速度的瓶頸。我們設(shè)計(jì)了FeatureLoader模塊，根據(jù)特征依賴關(guān)系，并行地獲取和計(jì)算特征，有效地減少了特征加載時(shí)間。實(shí)際業(yè)務(wù)中，并行特征加載平均響應(yīng)時(shí)間比串行特征加載快約20毫秒。

FeatureLoader的實(shí)現(xiàn)中我們使用了Akka[8]。如上圖所示，特征獲取和計(jì)算的被抽象和封裝為了若干個(gè)Akka actor，由Akka調(diào)度、并行執(zhí)行。

特征和模型

美團(tuán)從2013年9月開始在搜索排序上應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法（Learning to Rank[1]），并且取得很大的收益。這得益于準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)標(biāo)注：用戶的點(diǎn)擊下單支付等行為能有效地反映其偏好。通過在特征挖掘和模型優(yōu)化兩方面的工作，我們不斷地優(yōu)化搜索排序。下面將介紹我們在特征使用、數(shù)據(jù)標(biāo)注、排序算法、Position Bias處理和冷啟動問題緩解等方面的工作。

特征

從美團(tuán)業(yè)務(wù)出發(fā)，特征選取著眼于用戶、Query、Deal/POI和搜索上下文四個(gè)維度。

• 用戶維度
  包括挖掘得到的品類偏好、消費(fèi)水平和地理位置等。

• Query維度
  包括Query長度、歷史點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率和類型（商家詞/品類詞/地標(biāo)詞）等。

• Deal/POI維度
  包括Deal/POI銷量、價(jià)格、評價(jià)、折扣率、品類和歷史轉(zhuǎn)化率等。

• 上下文維度
  包括時(shí)間、搜索入口等。

此外，有的特征來自于幾個(gè)維度之間的相互關(guān)系：用戶對Deal/POI的點(diǎn)擊和下單等行為、用戶與POI的距離等是決定排序的重要因素；Query和Deal/POI的文本相關(guān)性和語義相關(guān)性是模型的關(guān)鍵特征。

模型

Learning to Rank應(yīng)用中，我們主要采用了Pointwise方法。采用用戶的點(diǎn)擊、下單和支付等行為來進(jìn)行正樣本的標(biāo)注。從統(tǒng)計(jì)上看，點(diǎn)擊、下單和支付等行為分別對應(yīng)了該樣本對用戶需求的不同的匹配程度，因此對應(yīng)的樣本會被當(dāng)做正樣本，且賦予不斷增大的權(quán)重。

線上運(yùn)行著多種不同類型模型，主要包括：

• Gradient boosting decision/regression tree（GBDT/GBRT）[2]
  GBDT是LTR中應(yīng)用較多的非線性模型。我們開發(fā)了基于Spark的GBDT工具，樹擬合梯度的時(shí)候運(yùn)用了并行方法，縮短訓(xùn)練時(shí)間。GBDT的樹被設(shè)計(jì)為三叉樹，作為一種處理特征缺失的方法。
  
  選擇不同的損失函數(shù)，boosting tree方法可以處理回歸問題和分類問題。應(yīng)用中，我們選用了效果更好的logistic likelihood loss，將問題建模為二分類問題。

• Logistic Regression（LR）
  參考Facebook的paper[3]，我們利用GBDT進(jìn)行部分LR特征的構(gòu)建。用FTRL[4]算法來在線訓(xùn)練LR模型。

對模型的評估分為離線和線上兩部分。離線部分我們通過AUC（Area Under the ROC Curve）和MAP（Mean Average Precision）來評價(jià)模型，線上則通過A/B測試來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膶?shí)際效果，兩項(xiàng)手段支撐著算法不斷的迭代優(yōu)化。

冷啟動

在我們的搜索排序系統(tǒng)中，冷啟動問題[6]表現(xiàn)為當(dāng)新的商家、新的團(tuán)購單錄入或新的用戶使用美團(tuán)時(shí)，我們沒有足夠的數(shù)據(jù)用來推測用戶對產(chǎn)品的喜好。商家冷啟動是主要問題，我們通過兩方面手段來進(jìn)行緩解。一方面，在模型中引入了文本相關(guān)性、品類相似度、距離和品類屬性等特征，確保在沒有足夠展示和反饋的前提下能較為準(zhǔn)確地預(yù)測；另一方面，我們引入了Explore&Exploit機(jī)制，對新商家和團(tuán)單給予適度的曝光機(jī)會，以收集反饋數(shù)據(jù)并改善預(yù)測。

Position Bias

在手機(jī)端，搜索結(jié)果的展現(xiàn)形式是列表頁，結(jié)果的展示位置會對用戶行為產(chǎn)生很大的影響。在特征挖掘和訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)注當(dāng)中，我們考慮了展示位置因素引入的偏差。例如CTR（click-through-rate）的統(tǒng)計(jì)中，我們基于Examination Model[5]，去除展示位置帶來的影響。

總結(jié)

本文主要介紹了美團(tuán)搜索排序系統(tǒng)線上部分的結(jié)構(gòu)、算法和主要模塊。在后續(xù)文章里，我們會著重介紹排序系統(tǒng)離線部分的工作。

一個(gè)完善的線上線下系統(tǒng)是排序優(yōu)化得以持續(xù)進(jìn)行的基礎(chǔ)。基于業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)和模型上的不斷挖掘是排序持續(xù)改善的動力。我們?nèi)栽谔剿鳌?/p>

參考文獻(xiàn)

Learning To Rank. Wikipedia

Friedman, J. H. (2001). Greedy function approximation: a gradient boosting machine. Annals of statistics, 1189-1232.

He, X., Pan, J., Jin, O., Xu, T., Liu, B., Xu, T., ... & Candela, J. Q. (2014, August). Practical lessons from predicting clicks on ads at facebook. In Proceedings of 20th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 1-9). ACM.

McMahan, H. B., Holt, G., Sculley, D., Young, M., Ebner, D., Grady, J., ... & Kubica, J. (2013, August). Ad click prediction: a view from the trenches. In Proceedings of the 19th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining (pp. 1222-1230). ACM.

Craswell, N., Zoeter, O., Taylor, M., & Ramsey, B. (2008, February). An experimental comparison of click position-bias models. In Proceedings of the 2008 International Conference on Web Search and Data Mining (pp. 87-94). ACM.

Cold Start. Wikipedia

Chapelle, O., Joachims, T., Radlinski, F., & Yue, Y. (2012). Large-scale validation and analysis of interleaved search evaluation. ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 30(1), 6.

Akka:?http://akka.io

Radlinski, F., & Craswell, N. (2010, July). Comparing the sensitivity of information retrieval metrics. In Proceedings of the 33rd international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (pp. 667-674). ACM.

from:?http://tech.meituan.com/meituan-search-rank.html

總結(jié)

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