導讀：本文將介紹京東搜索場景中的兩塊技術，語義檢索與商品排序。在業界檢索算法基礎上，我們提出一系列更適用于電商場景的檢索排序算法，在業務上取得了顯著收益。其中的多篇論文已被 KDD/SIGIR 等收錄。

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背景介紹

電子商務搜索是京東等電商重要組成部分，用戶通過搜索找到自己需要的商品，然后下單購買。一個典型電商搜索引擎的架構，包括三個重要組成部分：Query 理解、召回和排序。

Query 理解：包括 query 的糾錯、改寫、擴展、分詞等。召回階段：給定一個查詢詞，從商品庫中召回有效正確的商品候選集，并將結果返回給排序。召回方式有很多種，這里我們只介紹基于向量檢索的召回。排序階段：給定召回商品的候選集合，根據眾多因子對這些商品進行排序，挑選出最好的候選商品展示給用戶。

下面我們分別介紹，基于向量檢索召回和商品排序：

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向量召回

向量檢索作為一種信息檢索方式在工業界已經被廣泛應用，它能解決傳統倒排檢索不能解決的問題。倒排通過字面匹配方式召回商品，這種方式存在一種缺陷，不能召回字面不匹配但語義層面相近的商品， 如 query='2-3周歲寶寶玩具'是無法召回 sku='托馬斯小火車'的。

通俗的講就是訓練一個模型，該模型通過將 query 和 sku 映射到統一維度空間，在該空間中，相似的商品距離近，不相近的商品距離較遠。如上圖例子，query=奶粉，在高緯空間里，相對鞋子、服裝、手機，奶粉商品距離 query 更近。這是建模過程，生成 query 和 sku 的向量數據。

我們得到了 query 和 sku 的向量，接下來就是做檢索，返回與 query 距離近的 topK 個 sku。而數據庫的商品量非常多，通常是十億級，不可能做線性遍歷，考慮到時效性，會引入快速向量近似檢索方法，如 KDTree、TDM、LSH、PQ、HNSW 等等，我們采用的是 PQ 算法，這里不再贅述，網上有很多材料介紹其算法。下面重點介紹我們的模型及在線檢索框架。

模型方面不僅要考慮 query-sku 的相關性，我們也對用戶行為進行建模，同一 query 針對不同用戶、同一用戶不同時刻檢索出更具有個性化的商品。我們使用的是 DPSR ( Deep Personalized and Semantic Retrieval ) 算法，模型融合個性化和搜索語義信息，我們的論文已被 SIGIR2020 收錄。

1. 檢索系統 overview

從整體看，離線模型是一個雙塔模型結構，query 和 sku 分別有一個 model tower。Query 端包括了 query 包括 query tokens、user profile、user history events 等特征。Sku 端包括 title tokens、brand、category、shopid 等特征。

離線索引 ( offline indexing )，使用的是 sku tower，導出 sku 的 embedding 構建 QP 索引。

在線服務 ( online serving ) 使用的是 query tower，模型加載在 tensorflow service，在線 predict query 的 embedding。

2. 模型詳細設計

① Two tower model architecture

上面介紹了模型結構，一個 query tower Q，一個 sku tower S，對于給定的 query=q， sku=s，模型計算過程為：

f(q,s)=G(Q(q),S(s))

Q(q)∈Rd×m 表示 query 的 embedding

S(s)∈Rd×m 表示 sku 的 embedding

G 表示打分計算函數，比如 inner product、L2 distance 等

雙塔模型訓練完后，query 和 sku 的模型相對獨立，我們可以分別計算他們。所有的 sku embedding 都在離線計算，以便快速構建向量檢索索引。雖然 model 是相互獨立的，但 query 和 sku 之間使用簡單的點積計算，理論上 query 和 sku embedding 仍然在同一個幾何空間中，具有可比性。

② Query tower with multi heads

我們看到左側的 tower 和右側有兩點不一樣：Projection layer 和 mutli heads，目的是為了豐富 query 側的信息。如下圖所示，不同的 head 可以捕獲 query 不同的語義 ( query=蘋果，語義可以是手機和水果 )，捕獲不同的品牌屬性 ( query=手機，品牌可以是華為、小米 )，捕獲不同的產品屬性 ( query=三星，產品屬性可以是筆記本、手機 ) 等等。

③ Attention Loss

Multi heads 讓 query 可以生成多個 embedding 與 sku embedding 計算 score。我們采用 attenion loss 做模型優化。

我們標記 query 的多個 embeding 為 Q(q)={e1,e2,...,em}，其中 ei∈Rd，Sku 的 embedding 為 S(s)=g，g∈Rd，Query 和 sku 的打分計算如下：

其中 β 是 softmax heat 參數。假設 D 表示訓練預料，r(qi,si ) 為正樣本，r(qi,si-) 為負樣本，模型優化的 loss 可表示為：

④ Negative Sampling

我們采用的是用戶點擊數據，數據量在10億級作為正樣本。負樣本并未使用同 session 未點擊的樣本，因為搜索手機，展示了小米和華為手機，不能說未點擊就是不相關商品。負例分為兩部分：random negatives、batch negatives。我們增加了一組超參來調整兩者的比例，觀察發現 random negatives 越多，召回商品的 popularity 越高，更能吸引用戶點擊下單，但會降低商品與檢索 query 的相關性。

模型訓練算法具體如下：

3. 訓練優化

我們也嘗試過更強大的神經網絡，如 RNN、transform 等，得到的效果類似或稍好一些。然而一個短延時的模型更適用于工業生產建模，這樣可以使用更少的服務器做有效的離線訓練和在線服務。

模型系統方面，我們也做了一系列訓練優化，簡單描述其中的幾點：

實現 c tokenizer，以 custom operator 方式加載到 tensorflow，離線訓練和在線服務共用，保證 token 的一致性。訓練數據壓縮，修改訓練數據格式，把共用的特征數據加載內存，訓練時展開從而降低數據存儲。也便于訓練時做負例采樣。可伸縮分布式，切分大的 embedding，并將 sum up 放到 ps 以解決 worker/ps 帶寬瓶頸。模型 servable 服務，我們將向量檢索和 tfs 合成一個服務，不僅減少一次網絡訪問，降低系統 3-5ms 的平響，而且將模型分片部署，從而可以支持上百個模型同時服務或者 A/B 實驗。同時 servable 服務是 cpu 和 gpu 混合部署。

4. 語義檢索效果展示

語義檢索上線后獲得了很好的體驗效果，不僅提升了轉化，長尾流量降低了近10%的 query 改寫率，也就是說用戶不需要多次改寫 query，就能獲得想要的商品結果。

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商品排序

下面介紹下商品排序：

商品排序主要是根據用戶的輸入對商品進行打分排序。商品排序的傳統方法使用 xgboost 等基于決策樹的方法從數據中進行學習，但是這些模型通常有成百乃至上千的數值型人工特征，不能有效的從原始特征比如用戶歷史點擊購買數據、商品文本和圖像中直接學習。近年來，深度學習在各種應用中驗證了從原始特征中學習的有效性，在業界被廣泛使用，比如 wide&Deep、DIN 等。下面介紹一個我們在商品搜索排序中嘗試的方法。

1. 雙胞胎網絡

我們的訓練數據來自于用戶的搜索日志，通過將同一個 session 中用戶購買的商品 ( 商品a ) 和沒有購買的商品 ( 商品b ) 配對起來，并把購買未購買作為最終學習的 label，從而構造了用戶查詢-商品對訓練集。

根據訓練數據，我們首先設計了雙胞胎網絡結構：

雙胞胎網絡結構有兩個共享參數的模塊，每個模塊分別輸入用戶、查詢和商品特征，每個模塊采用 ReLU 作為激活函數，最終層的輸出一個分數，兩個模塊的差值和數據 label 作為交叉熵損失函數的輸入。

在特征方面，我們使用以下幾種不同類型的特征：

數值型特征：包括商品銷量、用戶購買力和用戶是否點過、購買過商品等。文本特征：包括用戶輸入的查詢和商品名稱等。用戶歷史行為：包括歷史點擊、購買、加購商品 list 等商品、用戶 id 等

文本特征可以學習到一定的相關性信息，用戶歷史行為可以學習到個性化信息，id 類特征我們做了 pretrain。

2. 個性化升級

在第一版雙胞胎模型中，我們簡單的對用戶的歷史行為做 sum pooling，但是這樣缺乏和搜索商品的交互，無法精準的表示用戶的興趣；為了加強用戶的交互，我們升級了模型的結構，用候選商品和用戶歷史商品做 attention，從而將靜態的 user embedding 升級為隨 query 和當前商品變化的 user embedding。

我們還加入了 Graph 學習方法對 id 類特征 embedding 進行 pretrain，然后加入到模型訓練中。具體方法使用用戶的高質量點擊行為生成商品 graph，通過 Random Walk 生成訓練數據，然后利用 Skip-gram 進行訓練，加入 id embedding 可以提高模型離線指標和收斂速度。

3. 時效性優化

值得一提的是，為了增強排序捕捉變化的能力，提升排序的流動性，我們從三個方面：特征時效性、模型時效性、線上預估校準進行了優化。

提升特征時效性：接入商品小時級的點擊加購訂單等實時信號，訓練模型學習實時變化實時在線校準：根據商品全站的點擊訂單等實時反饋信號，對模型原來的預測分數及時校準提升模型的更新頻率：優化訓練數據生產流程，推動訓練平臺升級，提升模型訓練速度

搜索排序是商品檢索最重要的模塊之一，我們在個性化、時效性、多目標等方向不斷迭代，提升了排序體驗，也提升了商品成交量。

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總結

我們介紹了語義檢索召回和商品排序，在京東搜索服務上部署并取得了良好效果。我們還在嘗試一些業內其他流行的方法，比如 GNN、KG、MMoE 等方向，也獲得了不錯的成績。

文章作者：

王松林、唐國瑜，京東算法工程師。

團隊介紹：

京東搜索應用科學部，負責京東商城商品搜索排序算法，覆蓋京東主站，京喜，微信一級入口的京東搜索。團隊成員有來自國內外大廠，也有來自中清北的優秀畢業生。我們致力于用技術驅動產品，用行業前沿的先進技術落地業務場景；從實際需求出發，用技術解決實際問題，做有用并且有趣的算法，我們也樂于把實踐經驗通過論文分享給業界。歡迎有技術情懷、有創新活力的你加入我們！

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今天的分享就到這里，謝謝大家。

文章作者：王松林、唐國瑜 京東算法工程師

編輯整理：Hoh

內容來源：作者授權

出品平臺：DataFunTalk

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