Рекомендательной системой современных приложений, таких как TikTok и YouTube, пользователям предоставляется персонализированный контент, поддерживается их вовлеченность. Расскажем, как спроектировать масштабируемую, эффективную систему рекомендаций в режиме реального времени с нуля.
Ключевые компоненты рекомендательной системы
При проектировании в рекомендательную систему включаются компоненты, в результате взаимодействия которых предоставляется персонализированный контент. Вот эти компоненты:
1. Сбор данных о пользовательском взаимодействии.
2. Представление контента и метаданные.
3. Алгоритмы рекомендаций ― коллаборативные, контентные и гибридные.
4. Обучение и обслуживание модели.
5. Цикл обратной связи и непрерывное обучение.
6. Цикл обратной связи и непрерывное обучение.
Разберем эти компоненты подробно.
Пошаговый процесс проектирования
1. Определение требований
До проектирования определяются цели рекомендательной системы. Вот типичные:
Персонализация: рекомендация контента, который соответствует предпочтениям пользователя.
Обработка в реальном времени: мгновенная выдача рекомендаций, особенно приложениях вроде TikTok, где пользовательское взаимодействие быстрое.
Масштабируемость: миллионы пользователей и фрагментов контента обрабатываются с низкой задержкой.
2. Сбор пользовательских данных
Чтобы предоставлять персонализированные рекомендации, рекомендательной системе требуются данные о пользовательском поведении:
Данные профилей пользователей: это основные сведения вроде возраста, пола, интересов.
Данные о взаимодействии: клики, просмотры, лайки, репосты, история поиска.
Неявное поведение: глубина прокрутки, потраченное на контент время, события наведения курсора.
Особенности проектирования: данные собираются на уровне пользовательского интерфейса и непрерывно регистрируются в масштабируемой системе вроде Kafka, чем обеспечивается высокая скорость записи.
Хранение данных:
Реляционные базы данных: для структурированных данных пользовательских профилей.
Нереляционные базы данных: для неструктурированных пользовательских взаимодействий и логов, например MongoDB, Cassandra.
3. Представление контента и метаданные
В рекомендательной системе каждый фрагмент контента хорошо структурируется метаданными. В данные контента включаются:
Теги и категории: метки, которыми контент описывается.
Атрибуты: сведения вроде длины, автора, ключевых слов и т. д.
Для семантического представления контента ― текста, видео, изображений ― понадобятся также методы вроде векторного представления слов: Word2Vec, TF-IDF, BERT.
Особенности проектирования: большие наборы данных контента хранятся в распределенной системе хранения Amazon S3 или Hadoop HDFS, чем обеспечивается высокая доступность.
4. Выбор алгоритма рекомендаций
Приступаем к центральной части системы — алгоритму рекомендаций. Имеется три основных подхода:
Контентная фильтрация
Рекомендуются элементы, аналогичные тем, с которыми пользователь взаимодействовал. Например, если просматривал видео о фитнесе, рекомендуется соответствующий контент.
Плюсы: персонализированный контент, отсутствие проблем с холодным запуском для новых пользователей.
Минусы: ограниченное исследование: рекомендуется не разнообразный, а аналогичный контент.
Коллаборативная фильтрация
Рекомендации выдаются, исходя из отношений «пользователь к пользователю» или «элемент к элементу»:
Пользовательская фильтрация: рекомендуются элементы, с которыми взаимодействовали пользователи, имеющие схожие предпочтения.
Поэлементная фильтрация: рекомендуются элементы, аналогичные тем, которыми пользователь интересовался.
Плюсы: высокодинамичная, для обнаружения нового контента.
Минусы: проблема холодного запуска — малая эффективность для новых пользователей или контента.
Гибридная фильтрация
Это сочетание преимуществ контентной и коллаборативной фильтрации, минимизация недостатков этих подходов.
Плюсы: выше точность, разнообразные рекомендации.
Минусы: вычислительная трудоемкость.
Особенности проектирования: алгоритм выбирается под конкретный вариант использования. Для рекомендаций реального времени на таких платформах, как TikTok, взаимодействия временных рядов обрабатываются моделями глубокого обучения: рекуррентными или сверточными нейросетями.
5. Обучение и обслуживание модели
Собрав данные и выбрав алгоритм, модель обучают на исторических пользовательских данных. Глубокое обучение осуществляется фреймворками TensorFlow или PyTorch, а более простое машинное ― фреймворком scikit-learn.
Пакетное обучение заключается в сборе системой данных за период, например за день, и периодическом переобучении модели. Оно полезно для менее частых обновлений.
Онлайн-обучение: в системах реального времени, таких как TikTok, модели постоянно обновляются из-за пользовательского взаимодействия/потоковой передачи данных в реальном времени. Инструментами вроде Kafka и Flink данные обрабатываются в реального времени, а модель постепенно обновляется.
Развертывание модели
Серверы модели: обученные модели обслуживаются системами вроде TensorFlow Serving или MLflow.
Кеширование: часто рекомендуемый контент в целях производительности кешируется с помощью Redis или Memcached.
6. Генерирование рекомендаций
После обучения и обслуживания моделей генерируются рекомендации:
Предварительно рассчитываемые рекомендации: в системах, где ответы в режиме реального времени не критичны, например в Netflix, рекомендации предварительно рассчитываются и кешируются.
В платформах вроде TikTok необходимы рекомендации реального времени: релевантный контент извлекается на основе пользовательских взаимодействий и фильтруется моделью.
Особенности масштабирования
Балансировка нагрузки: входящие запросы для рекомендаций равномерно распределяются по серверам модели балансировщиком нагрузки NGINX или AWS ELB.
Оптимизация задержек: задержки при получении рекомендаций уменьшаются сетями доставки содержимого сетями доставки содержимого и пограничным кешированием.
7. Цикл обратной связи и непрерывное обучение
Чтобы совершенствовать будущие рекомендации, рекомендательная система постоянно обучается на пользовательских взаимодействиях.
Обратная связь от пользователей: модель обновляется неявными сигналами ― кликами, лайками ― и явной обратной связью ― рейтингами. Эффективность новых моделей перед их полным развертыванием оценивается A/B-тестированием.
В продвинутых системах, где итеративным обучением на обратной связи от пользователей максимизируется долгосрочная их вовлеченность, применяется обучение с подкреплением.
Инструменты
Kafka Streams: для потоковой передачи в реальном времени данных обратной связи.
Spark Streaming: для переобучения моделей и пакетной обработки.
UML-диаграмма рекомендательной системы
+--------------------+ +-----------------------+
| User Interface | <---------> | API Gateway |
+--------------------+ +-----------------------+
| |
v v
+--------------------+ +------------------------+
| Data Collection | <----------> | Recommendation Service |
| and Storage Layer | | (Collaborative, Content)|
+--------------------+ +------------------------+
| |
v v
+--------------------+ +------------------------+
| User Data Store | | Model Training/Serving|
+--------------------+ +------------------------+
| |
v v
+--------------------+ +------------------------+
| Content Metadata | | Feedback Loop |
+--------------------+ +------------------------+
Пояснение
User Interface: пользовательский интерфейс, то есть фронтенд, где пользователи взаимодействуют с платформой.
API Gateway: API-шлюз, которым запросы от пользователя направляются на бэкенд.
Data Collection Layer: уровень сбора и хранения данных о пользовательских взаимодействиях ― просмотрах, лайках.
Recommendation Service: служба рекомендаций, которой обрабатываются пользовательские данные и возвращаются рекомендованные элементы. В нее включаются механизмы коллаборативной и контентной фильтрации.
Model Training/Serving: обучение/обслуживание модели для генерирования рекомендаций.
Feedback Loop: циклом обратной связи и пользовательскими взаимодействиями модель постоянно обновляется.
Заключение
При проектировании масштабируемой рекомендательной системы особое внимание уделяется сбору данных, выбору алгоритма, обработке в реальном времени и циклам обратной связи. Создаете вы систему видеорекомендаций вроде TikTok или товарных рекомендаций вроде Amazon, цель одна: эффективно предоставлять пользователям персонализированный контент, сохраняя их вовлеченность.
Читайте также:
- MLOps: как внедрить систему рекомендаций товаров на ecommerce-сайт
- Как использовать GPT для поиска и рекомендаций текстового контента
- Создание рекомендательного движка статей на основе ИИ/МО
Читайте нас в Telegram, VK и Дзен
Перевод статьи Dev Corner: System Design: How to Design a Recommendation System
