本文原作者：彭江军，经授权后发布。

模型是机器学习三问里面的怎么去学的环节。是确定特征与因变量之间关系最为核心的步骤。这部分涉及到模型的选择，和优化目标以及损失函数的选取。排序由第一节讲到，LTR有三个模式，分别是pointwise, pairwise,listwise。在这里主要描述一下采用的模型Lightgbm模型。在后面我们将看到选择什么样的决策函数（优化目标）就会带来什么的效果。最后基于对于整个数据业务和模型的理解，实现了在listwise的模型下CTR和转化率各0.6的提升；在pointwise的模型下，实现转化率3个点的提升

关于Lightgbm和Xgboost，两者的关系可以认为Lightgbm是Xgboost的一个轻量版，训练过程更快，对内存的消耗更小。这里贴上1篇博文，方便大家查找，细致的了解其预测的原理。

简短概括来说，其实现的主要的模型是GBDT，是基于树模型的集成学习模型。GBDT的算法流程可以参加下面的链接，，里面包含一些公式的推导，不想了解其推导公式可以不用点击去。因为下面我会用简短的语言和图像来描述算法的思想。

GDBT依赖于树模型。

树模型我们可以简单将其它看成许多IF-THEN规则的集合，如下图所示：可以根据样本特征的分裂将该样本预测成众多叶子节点中的一个值。

GBDT在树模型的基础上，基于预测的残差做了多轮的迭代。简单来说就是，在第一颗CART预测的基础上，对第一题预测的误差在去第2棵树中进行预测，如此重复。直到达到停止条件，于是GBDT的预测就是N个棵树预测的结果的加和。

项目的背景和建模可以看第三节：搜索排序——机器学习化建模

在部分，将展示基于三种不同的优化目标下的结果。

当我们选定纯点击为优化问题的，我们的优化目标就唯一确定为以用户的点击为优化目标，此时选择为二分类的lightgbm 模型。二分类的pointwise的模型，记为click_point_model。

当我们选定纯长点击为优化问题的，我们的优化目标就唯一确定为以用户的长点击为优化目标(长点击可以理解为用户点击并观看的时长满足到一定的条件)，此时选择二分类的lightgbm 模型。二分类的pointwise的模型，记为longclick_point_model。

当我们选定同时优化点击和长点击的时候，我们将label 设置为0-3个类别。Label的设置参照下表：

采用lightgbm 模型下的lambdamart，记为listwise_model。这里之所以没有采用多分类，有两个原因，1：类别的分别实际是很不均匀的。2: 想比准确的预测每个label而言，我们更关注他们之间的顺序关系。基于此，最后选了listwise的model.

Label的分布如下图所示：

在多个指标中，挑选出最有代表性的几个指标，最终的结果整理展示如下所示：

其中的长转化率1是经过一些处理后的值，主要是为了对标腾讯视频的竞品的数值，参照竞品的设计来设计的。具体会是哪个竞品了，不说。

配上几张趋势图：

分桶的CTR趋势图

分桶的长转化趋势图：

由此可见，选择好自己想要优化的目标，确定决策函数一件非常重要的事情，它决定了模型优化学习的方向。

另外利用Lightgbm还可以得到特征的重要性分布，如下图反映了长点击的训练得到的树模型权重重要性分布：

我们这里实际上做的是一个精排的工作，里面用到比较多的feature实际上已经做过一些处理，不是最原始的特征了，比如说pctr这个维度的特征的得到，就是基于一个有上亿级别的特征的DNN网络得到（很多稀疏的embedding 特征），在此就不做展开了。

这个图反应在集成学习的树模型之中各个特征的重要性程度。特征的重要性分析记得在前面的特征分析那一节里面讲过，选择不同的类别，基于信息熵得到JS散度也会得到一个权重的重要性数值。

系列文章：

【技术分享】一：搜索排序—概述

【技术分析】二：搜索排序—工业流程

【技术分享】三：搜索排序—机器学习化建模

【技术分享】四：搜索排序—数据的采集与构造

【技术分享】五：搜索排序-特征分析

    以上就是本篇文章【【技术分享】七：搜索排序—排序模型】的全部内容了，欢迎阅览 ！ 文章地址：http://dgaty.xhstdz.com/news/392.html 
     资讯      企业新闻      行情      企业黄页      同类资讯      首页      网站地图      返回首页 物流园资讯移动站 http://dgsw198.xhstdz.com/ , 查看更多