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1. 背景
随着互联网的疾速倒退，互联网上呈现了各种海量的信息。怎么样为用户举荐感兴趣的信息是个很大的挑战？各种各样的举荐算法、零碎都涌现进去。而预估引擎能够说是举荐零碎中比拟重要的一环，预估引擎成果的好坏重大影响了算法成果。联合 oppo 的业务场景，咱们的预估引擎须要解决几个问题：
（1）通用性：oppo 的举荐业务场景十分多，包含信息流、商店、短视频、联盟、锁屏杂志、音乐等业务，预估引擎要反对这么多的场景，框架肯定要通用。
（2）多模型预估：在广告场景中，须要反对 ocpx，须要一次申请同时预估 ctr 和 cvr，可能是多个不同的转化模型（例如下载、付费等）。
（3）模型的动静更新：有些模型是小时更新、有些模型是天级更新，须要做到可能无感的动静更新。
（4）扩展性：各个业务用到的特色、字典、模型类型都可能不一样，要做到比拟容易扩大。
2. 定位与技术选型
思考到各个业务的业务特色差别比拟大，对立预估引擎如果要反对各个业务的策略试验和分流试验，会让预估引擎模块十分臃肿，没法保护。所以最终决定预估引擎只做预估相干的事件。
从原始数据到失去预估 ctr 后果，须要通过特征提取，提取特色之后的后果再进行模型预估。思考到特征提取后果比拟大，一次预估须要用的特色后果大概有 2M，这么大的数据如果通过网络来传输，耗时太长。所以预估引擎总体的流程包含了两局部：特征提取和模型预估。
3. Predictor 的设计与实现
3.1 Predictor 模块在整个举荐零碎中的地位
以 oppo 手机利用市场为类来阐明 predictor 模块在整个零碎中的地位，ranker 模块负责排序，包含各种分流试验和各种经营策略等。它通过 grpc 框架与 predictor 模块进行通信。
3.2 Predictor 模块的主体流程
图中示意了两个申请的解决流程，图中提特色包含多个特色 conf，每个样本、每个特色配置提取一次。预估也会是多个模型，每个样本、每个 conf、每个模型会预估屡次。特征提取依赖内部字典，预估依赖内部的模型文件，内部字典的更新、双 buf 切换都是通过字典治理模块来实现的。上面别离就字典治理模块、分 task, 提特色，预估，merge 进行具体阐明。
3.3 字典治理模块
如下图所示：conf1, conf2, lr_model_x0 等示意磁盘上的文件，每个文件名都是通过不同的字典解析类来解析，这个字典解析类负责管理这个文件的加载，双 buf 切换。例如：FeatureConfDict 负责解析 conf1，它外部保留两个 FeatureConfList 类型的 buf，当 conf1 文件产生更新时，就用备的 FeatureConfList 进行加载，加载实现后，在加载过程中，服务应用主的 FeatureConfList 指针。加载实现后，进行主从切换，待没有申请应用老的 buf，就开释到老的 buf 内存。
3.4 分 task 逻辑
接管到一个申请，这个申请指定了多 conf 多模型来预估。如下图所示：
上图示意一共有 8 条样本，别离用两个 conf：conf0, conf1 来提取特色，其中 conf0 的后果由 model0，model1 来预估，conf1 由 model2，model3 来预估。依照 2 个样本一个 task，拆分完 task 之后会失去 4 个 task，如下图所示：
依照样本维度进行拆分成 4 个 task，丢到线程池去执行。
3.5 Merge 流程
在预估实现之后，须要依照 conf/model 这个维度进行组织预估后果给 ranker，最终的 response 如下图右子图所示。
3.6 特征提取框架的设计
特征提取框架线上、线下都会用到，这样比拟好保障线上线下的一致性。所以设计的时候要同时思考到线上线下的业务场景。
线上是将申请带来的数据与字典数据拼成一条条样本，进行特征提取的。而线下是编译 so，通过 mapreduce 来调用，样本是通过反序列化 hdfs 的一条条文本失去的。
3.6.1 特色配置文件格式
特色配置文件包含两局部: schema 局部，特色算子局部。
3.6.2 schema 局部
上图中有 5 个 schema 配置
user_schema：示意以后的用户相干信息，只在在线形式应用，由上游申请带过去。
item_schema：示意举荐的 item 相干信息，只在在线形式应用，一部分由申请带过去，一部分由字典文件中获取。
context_schema：示意举荐的上下文相干信息，只在在线形式应用，由上游戏申请带过去。例如：以后网络状态是 wifi 还是 4G。
all_schema: 示意最终的样本的 schema 信息。在线模式是将 user_schema, item_schema，context_schema 的各个字段放在 all_schema 的对应地位，离线模块是将 hdfs 的一行行文本，依照 all_schema_type 指定的类型进行反序列化生成的。不论是在线还是离线，特色框架的样本最终的字段程序都是依照 all_schema 程序寄存的
all_schema_type: 离线模式才会用到，指定了各个 schema 的类型，这些类型名都是当时定义好的，在离线模式下，依据 schema 类型来反序列化各个字段。
3.6.3 特色算子配置局部
每个特色包含上面这些字段：
Name: 特色名字
Class：示意这个特色用的哪个特色算子类，对应代码里类名
Slot: 惟一标识一个特色
Depend: 示意该特色依赖哪些字段, 这个字段在上述 all_schema 中必须存在
Args: 示意传给特色算子的参数, 框架会转成 float 传给算子
Str_args: 传给特色算子的参数，以字符串的模式传递。
3.6.4 特色分 group（common 和 uncommon）
一次预估申请外面，所有样本的用户和 context 信息是一样的，思考到有些特色只依赖用户和 context 信息，这部分特色只须要提取一次，所有样本共用。
特色配置外面一部分特色会依赖其余的特色（例如组合特色、cvm 特色），所以须要对特色的依赖进行剖析，用来判断一个特色最终依赖的字段信息。
i_id 特色依赖 item 字段的 item_id，所以它是 uncommon 特色
u_a/net 特色只依赖 user_schema 或者 context 字段, 不依赖 item 字段，所以它是 common 特色
u_a-i_id 组合特色依赖 i_id 特色，距离依赖 item_id，所以它是 uncommon 特色，
u_a-net 组合特色只依赖 u_a 和 network 字段，所以它是 common 特色，在特征提取的时候，一次申请只算一次。
留神：这里特色分 group 是异步字典更新线程来负责计算好的，不是申请来了现算的。
3.7 预估局部
后面提到了，一个申请外面指定了用哪个特色配置文件来提取特色，用哪个模型来预估。所有的模型都是有异步字典更新线程来负责更新。目前反对了 LR, FM, DSSM，Deep&Wide 等模型的预估，并且比拟容易扩大。上面大略介绍下两个依据业务场景做了深度优化的模型：
3.7.1 FM 模型预估（LR 相似）
其中
思考到业务场景，多个样本的 user/context 信息是一样的，那么线上 FM 的 预估能够写成这个模式：
标红局部所有样本都是一样的，一个申请只用计算一次。
3.7.2 DSSM（双塔）模型
双塔模型的网络结构如下图所示：
实际上一共有三个塔，C（context 信息），U（user 信息）, I（item 信息），user 与 item 子塔失去的向量通过点积，再与 C 进行求和。
3.7.3 在线 serving 局部
思考一些场景的 item 的信息变动比较慢，个别离线将 item 的子塔先计算好，失去向量，通过字典的形式动静加载。
在线的时候只用计算 c 塔，u 塔, 一个申请只有一条样本须要计算；I 塔局部由查字典失去向量。计算量相比全连贯，大幅度缩小。性能有大幅度的晋升，然而因为 user 信息与 item 只有一层点积相乘，相比全连贯，离线 auc 会降落 1%，所以比拟适宜召回或者粗排等对准确度要求不高的场景。在信息流广告、联盟广告业务替换原来的统计 ctr 粗排，综合指标晋升 5、6 个百分点。
3.8 性能优化
预估引擎模块对时延要求很高，然而为了达到比拟好的算法成果，特色规模又在一直的减少，所以在设计预估引擎的时候，做了很多性能优化的考量。次要包含以下几个方面：
（1）通过对象池来缩小内存调配，进步性能。
（2）特色字段的依赖都当时转化成下标，在提取特色的时候，就间接应用下标来取对应的字段，缩小计算量。
（3）有些特色依赖其余特色后果，会频繁依照 slot 去查问对应后果，思考到 slot 数据无限，采纳数组来代替。
4. 总结
目前 predictor 模块反对了大多数举荐场景，包含信息流内容、信息流广告、利用市场、联盟、搜寻、短视频、oppo 锁屏杂志、音乐等场景，部署在近 2000 台机器上，阐明这套设计还比较稳定、扩展性比拟好。目前反对业务平滑的切换到 dnn 模型，各个业务场景都获得肯定的收益。
作者简介
肖超 高级数据挖掘工程师
10+ 年的广告系统工程落地教训，在 oppo 次要负责模型的特征提取、推理的工程落地工作。
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