当前位置：首页 > news >正文

推荐中的在线学习

news 2025/8/14 1:38:49

推荐系统的在线学习技术是应对实时数据更新、用户兴趣动态变化、新物品冷启动等场景的核心手段，其核心目标是让推荐模型能够实时或准实时地从新数据中学习，持续优化推荐效果。与离线学习（批量处理历史数据、定期更新模型）相比，在线学习更强调对 “当下” 用户行为的响应。

在线学习需平衡 “实时性”“准确性”“稳定性” 三者的关系，主要面临以下挑战：

数据漂移（Concept Drift）：用户兴趣、物品流行度、场景（如季节、热点事件）会随时间变化（如用户从喜欢悬疑剧转向喜剧），模型需快速适应这种变化。
计算效率：实时数据通常是高并发的流式数据（如每秒百万级用户点击），模型更新需轻量、高效，避免延迟影响用户体验。
探索与利用（Exploration-Exploitation）：需平衡 “推荐已知高回报物品（利用）” 和 “尝试新物品 / 新兴趣（探索）”，避免推荐 “信息茧房”。
模型稳定性：实时更新可能因噪声数据（如误点击）导致模型波动，需避免推荐质量骤降。
冷启动：新用户 / 新物品缺乏历史数据，需快速通过少量交互数据完成建模。

根据模型更新方式和原理，在线学习技术可分为以下几类：

这类方法通过实时接收用户反馈（如点击、停留时间），用梯度下降类方法逐样本或小批量更新模型参数，核心是将离线的批量优化转化为在线的增量优化。

在线梯度下降（Online Gradient Descent, OGD） 原理：对每个新样本（用户 - 物品交互），计算损失函数的梯度，并用梯度更新模型参数（如用户 / 物品嵌入向量），公式为：\(w_{t+1} = w_t - \eta_t \cdot \nabla L(w_t, x_t, y_t)\) （\(w_t\)为 t 时刻参数，\(\eta_t\)为学习率，L为损失函数，\(x_t, y_t\)为 t 时刻样本特征和标签）。特点：轻量高效，适合低维模型（如线性模型）；但高维模型（如深度学习）可能因梯度计算量大导致延迟。
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）的在线化 原理：离线 SGD 是批量随机采样更新，在线 SGD 则直接用实时产生的样本（无需存储）逐次更新，可视为 OGD 的特例。优化：通过 “学习率衰减”（如\(\eta_t = \eta_0 / \sqrt{t}\)）避免参数震荡，或用 “动量（Momentum）” 加速收敛。适用场景：推荐系统中的召回 / 排序阶段的线性模型（如 LR、FM）。

MAB 是专门解决 “探索 - 利用” 问题的框架，核心是通过概率策略动态选择 “臂”（物品），并根据反馈更新策略，适合冷启动和实时推荐。

基础 MAB：
- 每个 “臂” 对应一个物品，拉动臂的收益为用户是否点击（1/0）。
- 策略目标：最大化长期累积收益（即让用户更多点击）。
经典 MAB 算法：
- ε- 贪心（ε-Greedy）：以 1-ε 概率选当前收益最高的臂（利用），以 ε 概率随机选臂（探索）。优点：简单易实现；缺点：探索效率低（随机选臂可能浪费资源）。
- Upper Confidence Bound（UCB）：优先选择 “收益上限高” 的臂（即 “可能被低估的臂”），公式为 \(UCB(a) = \bar{r}(a) + c \cdot \sqrt{\ln t / n(a)}\)（\(\bar{r}(a)\)为臂 a 的平均收益，n (a) 为被选中次数，c 为探索系数）。优点：探索更有针对性；缺点：对噪声数据敏感。
- Thompson Sampling（TS）：为每个臂假设一个收益分布（如 Beta 分布），每次根据分布采样选臂，再用反馈更新分布。优点：适合稀疏反馈场景；缺点：分布假设可能与实际不符。
扩展 MAB（适应推荐场景）：
- Contextual MAB：结合用户 / 物品特征（上下文）动态调整策略（如不同用户群体用不同 MAB 参数），更贴合推荐系统的个性化需求。
- Combinatorial MAB：解决 “推荐列表（多个物品）” 的选择问题（而非单物品），需考虑物品间的协同效应。

针对复杂模型（如矩阵分解、深度学习），直接重新训练成本高，因此需设计 “增量更新” 机制，仅用新数据调整部分参数，而非全量重训。

增量矩阵分解（Incremental Matrix Factorization） 矩阵分解是推荐系统中常用的协同过滤方法（将用户 - 物品交互矩阵分解为用户矩阵U和物品矩阵V）。离线训练时需全量数据，在线增量更新则通过新交互（如用户 u 点击物品 v）调整\(U_u\)和\(V_v\)：
- 原理：新交互\((u, v)\)会产生误差\(e = r_{uv} - U_u \cdot V_v\)（\(r_{uv}\)为实际反馈），通过梯度下降微调\(U_u\)和\(V_v\)：\(U_u' = U_u + \eta \cdot e \cdot V_v\)，\(V_v' = V_v + \eta \cdot e \cdot U_u\)。优点：仅更新涉及的用户和物品向量，计算量小；缺点：长期增量更新可能导致参数偏移（需定期用离线数据校准）。
增量深度学习（Incremental Deep Learning） 针对深度模型（如 DeepFM、Transformer），在线更新需避免全量重训：
- 冻结底层参数（如 embedding 层、CNN 特征提取层），仅更新顶层分类 / 回归层（利用新数据微调）；
- 对新用户 / 物品，动态生成 embedding（如用预训练的通用 embedding 初始化，再用少量交互微调）。适用场景：短视频推荐（如抖音）的实时排序，用深度模型捕捉复杂特征，同时通过增量更新适应热点变化。

强化学习通过 “智能体（Agent）与环境（用户）的实时交互” 学习策略，适合长期序列推荐（如用户多步行为的连贯推荐）。

核心框架：
- 状态（State）：当前用户特征、历史行为、候选物品集；
- 动作（Action）：推荐一个物品列表；
- 奖励（Reward）：用户对推荐的反馈（如点击、购买、停留时长）；
- 策略（Policy）：根据状态选择动作的概率分布（如用 PPO、DQN 等算法优化）。
优势：能建模 “推荐 - 反馈” 的长期影响（如推荐一个低即时点击但高长期留存的物品），避免短视性；
挑战：奖励信号稀疏（多数用户无反馈）、训练不稳定（实时交互数据噪声高）。

混合架构：离线预训练 + 在线微调 纯粹在线学习难以处理复杂特征和长期模式，因此主流系统采用 “离线模型生成候选集（如召回阶段用协同过滤）+ 在线模型实时排序（如用 LR 或轻量 NN）”，兼顾准确性和实时性。
实时数据处理 用流式计算框架（如 Flink、Kafka Streams）处理实时用户行为（点击、滑动、停留），过滤噪声（如误点击）后，触发模型更新。
模型更新频率
- 高频更新（毫秒级）：适用于排序层轻量模型（如 LR），直接响应实时行为；
- 低频更新（分钟级）：适用于召回层复杂模型（如矩阵分解），避免资源浪费。
效果评估 在线环境中难以用离线指标（如 RMSE）评估，需通过 A/B 测试监测核心指标：点击率（CTR）、转化率（CVR）、用户停留时长、多样性（避免信息茧房）。
避免反馈循环 若模型过度依赖实时点击，可能导致 “推荐→用户点击→更推荐” 的闭环，忽略潜在兴趣。需通过探索策略（如 MAB）或人工干预打破循环。