搜索推荐算法挑战赛OGeek-完整方案及代码（亚军）

Posted 2021-04-29 小小挖掘机

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了搜索推荐算法挑战赛OGeek-完整方案及代码（亚军）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

赛题链接：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231688/introduction

Github链接：

https://github.com/fanfanda/OGeek-Competition

本文目录

赛题分析
数据分析
赛题难点
特征工程
算法模型
思考总结

1. 赛题分析

此次赛题来自OPPO手机搜索排序优化的一个子场景，并做了相应的简化，意在解决query-title语义匹配的问题。简化后，本次题目内容主要为一个实时搜索场景下query-title的ctr预估问题。

赛题特征：prefix（用户输入，query前缀），query_prediction（根据当前前缀，预测的用户完整需求查询词，最多10条；预测的查询词可能是前缀本身，数字为统计概率），title（文章标题），tag（文章内容标签）

提供数据：初赛复赛一致，训练数据：200万验证数据：5万测试数据1：5万测试数据2：25万

评估指标：本次竞赛的评价标准采用F1 score 指标，正样本为1，公式如下：

2. 数据分析

这一部分将会对部分数据进行分析，另外获取部分特征的点击率分布情况判断特征效果，看分布可以有一个很好的初步验证作用。

这四个图是prefix在各自数据集的百分比统计，并以训练集中出现频次top10的prefix画出了每个数据集的占比情况，可以发现valid与testa和testb的分布相似，说明valid与testa和testb的查询时间比较接近，作为验证集线下比较可信。

此处更近一步分析了train和testa、testb有较大的差异性。

我们对数据特点进行了分析。发现，

1.用户有可能会拼错prefix，如‘抖音’拼写成‘枓音’，分析发现，使用prefix的pinying会比中文大幅度减少不同值的出现次数，当然也有一部分不是拼写错误的，如痘印，所以最后我们中文和拼音的两部分特征都使用了。

2.由于这是实时性比较强的搜索场景，分析发现，测试集中会有很大一部分prefix和title未在训练集中出现过。

除基础数据分析外，我们还分析了部分特征，比如prefix的长度特征，其用户输入prefix越详细，整体CTR也随之提高，其他特征的长度也有类似的趋势。

另外，相似度特征是非常重要的特征，prefix和title越相似度，点击的可能就越高。

3. 赛题难点

经过上面的分析以及对业务的理解，本赛题有什么难点呢？对此我们总结了五点：

没有用户/没有时间的信息，因此无法对用户建模，对于同一个query，不同人不同时间段都会有不同的反应。
实事热点转移快，训练集中点击率高的，测试集中不一定高。
训练集和测试集的分布不是单纯的按照时间，因为一些明显的热搜词训练集中没有，但是验证集和测试集里面大量存在。这显然不合理的，所以我们认为，主办方数据抽样的时候，过滤了该词语。
因为是实时性比较强的搜索场景，因此面对新出现的title如何处理？由于同样的query-title，最终都会被模型预测成相同的标签，模型对于高频新词的点击率均值的把握，成为了关键点。
用户的明显拼写错误query，例如刘览器这种如何处理？

4. 特征工程

这里对CountVector的特征构造进行展示，CountVector特征在复赛提升也是非常大的。

# CountVectorizer
data = data_df[['prefix', 'query_prediction', 'title', 'label']]
data.replace('nan',np.nan,inplace=True)
data['query_prediction'].fillna('{}',inplace=True)
data['title'].fillna('-1',inplace=True)
# prefix,title,query_prediction jieba分词
def get_cv_feature(dt):
 df = pd.DataFrame()
 for item in ['prefix', 'title']:
 print(item)
 stat = pd.DataFrame()
 stat[item] = dt[item].drop_duplicates().values
 stat[item+'_jieba'] = stat[item].apply(lambda x:' '.join(jieba.cut(str(x), cut_all=False)))
 df[item+'_jieba'] = pd.merge(dt,stat,how='left',on=item)[item+'_jieba']
 stat = pd.DataFrame()
 item = 'query_prediction'
 print(item)
 stat[item] = dt[item].drop_duplicates().values
 def getFeature(x):
 dct = json.loads(x)
 lst = []
 for k in dct.keys():
 lst.extend(jieba.cut(k,cut_all=False))
 return ' '.join(lst)
 stat['query_prediction_jieba'] = stat['query_prediction'].apply(getFeature)
 df[item+'_jieba'] = pd.merge(dt,stat,how='left',on=item)[item+'_jieba']
 return df
df = get_cv_feature(data)
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from scipy import sparse
cntv=CountVectorizer()
data['label'] = data['label'].astype(int)
vector_feature = ['prefix_jieba','query_prediction_jieba','title_jieba']
train_index = data[data['label']>=0].index.tolist()
test_index = data[data['label']==-1].index.tolist()
train_sp = pd.DataFrame()
test_sp = pd.DataFrame()
for feature in vector_feature:
 print(feature)
 cntv.fit(df[feature])
 train_sp = sparse.hstack((train_sp,cntv.transform(df.loc[train_index][feature]))).tocsr()
 test_sp = sparse.hstack((test_sp,cntv.transform(df.loc[test_index][feature]))).tocsr()
print(train_sp.shape)
print(test_sp.shape)

相似度特征：prefix，title分别构造与query_prediction中每个key的相似度），并统计max,std,mean相似度。更进一步，统计top3，top5相似度的max，std，mean。

这些也是CTR问题传统特征，同时对于这些特征的构造也是直接照办之前的开源

鱼遇雨欲语与余：2018腾讯广告算法大赛总结/0.772229/Rank11

链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38034501

由于赛题的特殊性，给了我们验证集，通过观察训练集和验证集的数据，我们发现存在热点转移的情况，例如关于某个明星，title 1是高热点转换网页，可是到了验证集中，这位明星的高热点title是另外的一些网页，说明实时热点性比较强。因此我们对CTR的使用方法进行如下调研。

我们这边采用了多种方式来防止过拟合，分别是多折交叉提取特征，平滑，以及采样。

从表格中(5)可以看出，不使用五折交叉提取特征，训练集的auc比验证集的auc高很多，这就非常容易过拟合，导致线上结果很差，

(2)->(3)的过程就是相差了一个平滑，从而导致训练集和验证集上的auc都有所下降；此外，在我们的方法中加入了0.5的采样，是为了使得训练集和验证集结果都不会过拟合。

上表（4）所示，对训练集和验证集均加入0.5的采样之后，训练集和验证集的auc都会有所降低，当然对非常近的数据可能不利，但是对训练集和测试集相隔比较远的数据，随热点的转移，CTR也会有所改善。

经过调研，我们使用0.5sample构造CTR特征，主要目的是目的是为了削弱ctr的特征重要度。

5. 算法模型

对于此次比赛我们对传统机器学习模型以及深度模型都进行了尝试。

TextCNN是经典的文本特征提取网络，TextCNN Concat模型输入是tag，prefix，title，query_prediction(query_prediction对其进行拆分成10条，查询词为文本，查询词概率为权重)+特征工程中的统计特征, 接着将所有基础的文本特征通过TextCNN来提取，非文本特征通过全连接层来提取，上述几部分结合作为最终的特征层。由于模型过于简单，并没有特征之间(title,prefix)的深层次关联，导致效果很一般。

因为只用TextCNN结构的网络缺少prefix和title之间相似度的衡量，所以另外加了孪生网络或伪孪生网络来度量prefix和title之间相似度,以及prefix和query,title和query之间的相似度，并同样加入统计概率作为权重

实验结果发现，由于prefix和title的长度有一些差别，反而用伪孪生网络比孪生网络取得了更好一些的效果，所以在上述模型中，prefix,title和query_prediction中并没有用共享权值（伪孪生网络）。该模型结合了TextCNN,DeepFM,AFM等相关操作。

具体流程如下：输入分为两部分，对于prefix，title和query_prediction进行TextCNN操作提取文本特征，tag和统计特征通过全连接层获取对应的Embedding特征。

接着一部分是DeepFM模型，来获取浅层特征和交叉特征，其中query_prediction的统计概率作为query文本向量的权重。

另外一部分是AFM相关操作，就是Bi-Interaction Pooling && Attention，对每两两Field的文本特征向量进行交叉，由于不同文本向量交叉的特征重要性不同，所以此处加入Attention，简单来说就是对不同文本向量交叉的特征加权平均得到向量再放入Deep层进行更深层次的训练。

主要进行了以上几种深度学习模型，经过试验对比，尝试3能取得最好的效果，但由于数据量不是特别大，并没有取得比LightGBM模型更好的效果，虽然该模型与LightGBM模型融合有所提高，但是作为NN模型在200万规模的数据集上稳定性不够强，结果值会产生一定的波动，且模型受限于2个，所以最终提交的成绩并没有使用该模型。