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Online Learning算法理论与实践

Online Learning是工业界比较常用的机器学习算法，在很多场景下都能有很好的效果。本文主要介绍Online Learning的基本原理和两种常用的Online Learning算法：FTRL（Follow The Regularized Leader）[1]和BPR（Bayesian Probit Regression）[2]，以及Online Learning在美团移动端推荐重排序的应用。

什么是Online Learning

准确地说，Online Learning并不是一种模型，而是一种模型的训练方法，Online Learning能够根据线上反馈数据，实时快速地进行模型调整，使得模型及时反映线上的变化，提高线上预测的准确率。Online Learning的流程包括：将模型的预测结果展现给用户，然后收集用户的反馈数据，再用来训练模型，形成闭环的系统。如下图所示：

Online Learning有点像自动控制系统，但又不尽相同，二者的区别是：Online Learning的优化目标是整体的损失函数最小化，而自动控制系统要求最终结果与期望值的偏差最小。

传统的训练方法，模型上线后，更新的周期会比较长（一般是一天，效率高的时候为一小时），这种模型上线后，一般是静态的（一段时间内不会改变），不会与线上的状况有任何互动，假设预测错了，只能在下一次更新的时候完成更正。Online Learning训练方法不同，会根据线上预测的结果动态调整模型。如果模型预测错误，会及时做出修正。因此，Online Learning能够更加及时地反映线上变化。

Online Learning的优化目标

如上图所示，Online Learning训练过程也需要优化一个目标函数（红框标注的），但是和其他的训练方法不同，Online Learning要求快速求出目标函数的最优解，最好是能有解析解。

怎样实现Online Learning

前面说到Online Learning要求快速求出目标函数的最优解。要满足这个要求，一般的做法有两种：Bayesian Online Learning和Follow The Regularized Leader。下面就详细介绍这两种做法的思路。

Bayesian Online Learning

贝叶斯方法能够比较自然地导出Online Learning的训练方法：给定参数先验，根据反馈计算后验，将其作为下一次预测的先验，然后再根据反馈计算后验，如此进行下去，就是一个Online Learning的过程，如下图所示。

举个例子，我们做一个抛硬币实验，估算硬币正面的概率$ \mu $。我们假设$ \mu $的先验满足$$ p\left(\mu \right) = \operatorname{Beta}(\alpha, \beta)$$对于观测值$ Y＝1 $，代表是正面，我们可以算的后验：$$p\left( \mu | Y=1 \right) = \operatorname{Beta}(\alpha+1, \beta)$$对于观测值$ Y＝0 $，代表是反面，我们可以算的后验：$$ p\left(\mu \right | Y=0) = \operatorname{Beta}(\alpha, \beta+1)$$按照上面的Bayesian Online Learning流程，我们可以得到估算$ \mu $的Online Learning算法：

初始化 $ \alpha $,$ \beta $for i = 0 ... n

如果 $ Y_i $是正面$ \alpha = \alpha + 1 $如果 $Y_i$是反面$ \beta = \beta + 1 $

最终: $ \mu \sim \operatorname{Beta}(\alpha, \beta) $，可以取$ \mu $的期望，$ \mu = \frac{\alpha}{\alpha+\beta}$假设抛了$N$次硬币，正面出现$H$次，反面出现$T$次，按照上面的算法，可以算得：$$ \mu = \frac{ \alpha + H}{\alpha + \beta + N} $$和最大化似然函数：$$ \mathrm{log}\left[ p\left(\mu \mid \alpha,\beta \right) \cdot p \left( Y = 1 \mid \mu \right)^{H} \cdot p \left( Y = 0 \mid \mu \right)^{T} \right] $$得到的解是一样的。

上面的例子是针对离散分布的，我们可以再看一个连续分布的例子。

有一种测量仪器，测量的方差$ \sigma^2$是已知的，测量结果为：$ Y_1 , Y_2 , Y_3 , ... , Y_n $, 求真实值$ \mu $的分布。仪器的方差是$ \sigma ^{2}$, 所以观测值Y满足高斯分布：$$p\left(Y \mid \mu\right) = N\left( Y \mid \mu,\sigma^2 \right)$$观测到 $ Y_1 , Y_2 , Y_3 , ... , Y_n $, 估计参数 $ \mu $ 。假设参数 $ \mu $ 满足高斯分布：$$ p\left( \mu \right) = N\left( \mu \mid m ,v ^2 \right) $$观测到$ Y_i $, 可以计算的后验：$$ p \left( \mu \mid Y_i \right) = N\left( \mu \mid \frac{Y_i v^{2}+m\sigma^{2}}{\sigma^{2}+v^{2}} , \frac{\sigma^{2}v^{2}}{\sigma^{2}+v^{2}} \right) $$可以得到以下的Online Learning算法：

初始化 $ m $,$ v ^{2} $for i = 0 ... n

观测值为$ Y_{i} $更新$$ m = \frac{Y_i v^{2} + m \sigma^{2}}{\sigma^{2} + v^{2}} $$$$ v^{2} = \frac{\sigma^{2} v^{2}}{\sigma^{2} + v^{2} } $$

上面的两个结果都是后验跟先验是同一分布的（一般取共轭先验，就会有这样的效果），这个后验很自然的作为后面参数估计的先验。假设后验分布和先验不一样，我们该怎么办呢？

举个例子：假设上面的测量仪器只能观测到$ Y $，是大于0，还是小于0，即$Y_{i} \in \{-1，1\} $,$ Y_{i} = -1$，代表观测值小于0，$ Y_{i} = 1$代表观测值大于0。此时，我们仍然可以计算后验分布：$$ p( \mu \mid Y_i ＝1) = \frac{ I(\mu > 0 )p(\mu)}{ \int_{0}^{+\infty} p(\mu)\mathrm{d}u}$$$$ p( \mu \mid Y_i ＝-1) = \frac{ I(\mu< 0) p(\mu)}{ \int_{-\infty}^{0} p(\mu)\mathrm{d}u}$$但是后验分布显然不是高斯分布（是截断高斯分布），这种情况下，我们可以用和上面分布KL距离最近的高斯分布代替。观测到$ Y_{i} = 1$$$ KL( p(\mu \mid Y_i =1) || N(\mu \mid \tilde m ,\tilde v^{2})) $$可以求得：$$\tilde m = m + v \cdot \upsilon\left(\frac{m}{v}\right)$$$$\tilde v^{2} = v^2\left(1 - \omega\left(\frac{m}{v}\right)\right)$$

观测到$ Y_{i} = -1$$$ KL( p(\mu \mid Y_i =-1) || N(\mu \mid \tilde \mu ,\tilde v^{2})) $$可以求得：$$\tilde m = m - v \cdot \upsilon\left(-\frac{m}{v}\right)$$$$\tilde v^{2} = v^2\left(1 - \omega\left(-\frac{m}{v}\right)\right)$$

两者综合起来，可以求得：$$\tilde m = m + Y_{i} v \cdot \upsilon\left(Y_{i}\frac{m}{v}\right)$$$$\tilde v^{2} = v^2\left(1 - \omega\left(Y_{i}\frac{m}{v}\right)\right)$$其中：$$\upsilon(t) = \frac{\phi(t)}{\Phi(t)}$$$$\phi(t) = \frac{1}{2\pi} \mathrm{exp} \left(-\frac{1}{2} t^2\right) $$$$\Phi(t)=\int_{-\infty}^{t} \phi(t)\mathrm{d}t$$$$\omega(t) = \upsilon(t)*(t-\upsilon(t))$$

有了后验我们可以得到Online Bayesian Learning流程：

初始化 $ m $,$ v ^{2} $for i = 0 ... n

观测值为$ Y_{i} $更新

$$ m = m + Y_{i} \cdot v \cdot \upsilon\left(Y_{i} \cdot \frac{m}{v}\right) $$

$$ v^{2} = v^2\left(1 - \omega\left(Y_{i} \cdot \frac{m}{v}\right)\right) $$

Bayesian Online Learning最常见的应用就是BPR（Bayesian Probit Regression）。

BPR

在看Online BPR前，我们先了解以下Linear Gaussian System(具体可以参考[3]的4.4节)。$x$是满足多维高斯分布：$$p \left( x \right) = N \left(x \mid \mu_x, \Sigma_x \right) $$$y$是$x$通过线性变换加入随机扰动$\Sigma_y $得到的变量：$$p \left(y \mid x \right) = N \left(y \mid Ax+b ,\Sigma_y \right)$$

已知$x$，我们可以得到$y$的分布：

$$ p \left( y \right) = N \left( y \mid A\mu_X +b, \Sigma_y + A \Sigma_x A^{T} \right)$$

上面这个结论的具体的推导过程可以参考[3]的4.4节，这里我们直接拿来用。

我们可以假设特征权重 $w$ 满足独立高斯分布，即$$ p(w) = N\left( w \mid \mu ,\Sigma \right)$$：$$ \mu = \left[ \mu_1,\mu_2,...,\mu_D\right]^{\mathrm{T}}$$$$\Sigma = \left[ \begin{matrix}\sigma_1^{2} & 0 & \ldots & 0 \newline0 & \sigma_2^{2} & \ldots & 0 \newline\vdots &\vdots & \ddots & \vdots \newline0 & 0 & \ldots & \sigma_D^{2} \newline\end{matrix} \right]$$

$Y$是一维变量，是$w$与特征向量$x$的内积，加入方差为$ \beta^{2}$的扰动：

$$p\left( y \mid w\right) = N(y \mid x^Tw, \beta^2)$$根据上面的式子可以得出：$$p\left( y \mid w\right) = N(y \mid x^T\mu, x^T\Sigma x +\beta^2)$$由于我们只能观测到$ Y $，是大于0，还是小于0，即$Y_{i} \in \{-1，1\} $,$ Y_{i} = -1$，代表观测值小于0，$ Y_{i} = 1$代表观测值大于0。

对于观测值，我们可以先用KL距离近似$y$的分布，我们可以算出后验：$$p\left(y\mid Y_i\right) = N\left(y\mid \tilde m, \tilde v^2 \right)$$$$\tilde m = x^T\mu + Y_{i}\upsilon \left(Y_{i} \cdot \frac{x^T\mu}{\sqrt{x^T\Sigma x +\beta^2}}\right)$$$$\tilde v^2 = \left(x^T\Sigma x +\beta^2\right)\left(1-\omega\left(Y_{i} \cdot \frac{x^T\mu}{\sqrt{x^T\Sigma x +\beta^2}} \right)\right) $$有了$y$的近似分布，我们可以计算出后验：$$p\left(w \mid y \right) \propto p\left(y \mid w \right) p\left(w\right)$$

可以求得：$$ p\left( w_{d} \mid y \right) = N\left( w_{d} \mid \tilde \mu_{d},\tilde \sigma_{d} \right)$$$$ \tilde \mu_{d} = \mu_{d} + Y_{i} x_{i,d}\cdot \frac {\sigma_{d}^{2} }{\sqrt{x^T\Sigma x +\beta^2}} \cdot \upsilon \left(Y_{i} \cdot \frac{x^T\mu}{\sqrt{x^T\Sigma x +\beta^2}}\right) $$

$$ \tilde \sigma_{d} = \sigma_{d} \cdot \left[ 1 - x_{i,d} \cdot \frac{\sigma_{d}^{2}}{x^T\Sigma x +\beta^2} \omega\left(Y_{i} \cdot \frac{x^T\mu}{\sqrt{x^T\Sigma x +\beta^2}} \right) \right]$$

Online Bayesian Probit Regression 训练流程如下：

初始化 $ \mu_{1} $,$ \sigma_{1}^{2} $, $ \mu_{2} $,$ \sigma_{2}^{2} $ , ... , $ \mu_{D} $,$ \sigma_{D}^{2} $for i = 1 ... n

观测值为$ Y_{i} $for d = 1 ... D更新

$$ \mu_{d} = \mu_{d} + Y_{i} x_{i,d}\cdot \frac {\sigma_{d}^{2} }{\sqrt{x_{i}^T\Sigma x_{i} +\beta^2}} \cdot \upsilon \left(Y_{i} \cdot \frac{x_{i}^T\mu}{\sqrt{x_{i}^T\Sigma x_{i} +\beta^2}}\right) $$

$$ \sigma_{d} = \sigma_{d} \cdot \left[ 1 - x_{i,d} \cdot \frac{\sigma_{d}^{2}}{x_{i}^T\Sigma x_{i} +\beta^2} \omega\left(Y_{i} \cdot \frac{x_{i}^T\mu}{\sqrt{x_{i}^T\Sigma x +\beta^2}} \right) \right]$$

FTRL

除了Online Bayesian Learning，还有一种做法就是FTRL（Follow The Regularized Leader）。FTRL的网上资料很多，但是大部分介绍怎么样产生稀疏化解，而往往忽略了FTRL的基本原理。顾名思义，FTRL和稀疏化并没有关系，它只是一种做Online Learning的思想。

先说说FTL（Follow The Leader）算法，FTL思想就是每次找到让之前所有损失函数之和最小的参数。流程如下：

初始化 $ w $for t = 1 ... n

损失函数 $ f_{t} $更新

$$ w = argmin_{w} \sum_{i=1}^{t} f_i \left (w \right) $$

FTRL算法就是在FTL的优化目标的基础上，加入了正规化，防止过拟合：$$ w = argmin_{w} \sum_{i=1}^{t} f_i \left (w \right) + R(w) $$其中，$R(w)$是正规化项。

FTRL算法的损失函数，一般也不是能够很快求解的，这种情况下，一般需要找一个代理的损失函数。

代理损失函数需要满足几个要求：

代理损失函数比较容易求解，最好是有解析解
优化代理损失函数求的解，和优化原函数得到的解差距不能太大

为了衡量条件2中的两个解的差距，这里需要引入regret的概念。

假设每一步用的代理函数是$ h_t \left( w \right)$每次取

$$ w_{t} = argmin_{w} h_{t-1} \left (w \right) $$$$Regret_{t} =\sum_{t=1}^{T}f_{t}\left(w_{t}\right) - \sum_{t=1}^{T}f_{t}\left(w^{*}\right)$$

其中$ w^{*} = argmin_{w} \sum_{i=1}^{t}f_i\left(w\right) $，是原函数的最优解。就是我们每次代理函数求出解，离真正损失函数求出解的损失差距。当然这个损失必须满足一定的条件，Online Learning才可以有效，就是：

$$ \lim_{t \rightarrow \infty } \frac{Regret_t}{t} = 0 $$

随着训练样本的增多，这两个优化目标优化出的参数的实际损失值差距越来越小。

代理函数 $ h_t(w)$ 应该该怎么选呢？如果$ f_t(w) $ 是凸函数，我们可以用下面的代理损失函数：

$$ h_{t} = \sum_{i=1}^{t} g_{i}\cdot w + \sum_{i=1}^{t} \left(\frac{1}{2 \eta_{t}} - \frac{1}{2 \eta_{t-1}} \right)||w - w_{t}||^{2}$$

其中$g_i$ 是$f_i( w_i) $次梯度（如果 $f_i(w_i)$是可导的，次梯度就是梯度）。$ \eta_{t} $满足：$$\eta_{t} = \frac{\alpha}{\sqrt{\sum_{i=1}^{t} g_{t}^{2}}}$$

为了产生稀疏的效果，我们也可以加入l1正规化：

$$ h_{t} = \sum_{i=1}^{t} g_{i}\cdot w + \sum_{i=1}^{t} \left(\frac{1}{2 \eta_{t}} - \frac{1}{2 \eta_{t-1}} \right)||w - w_{t}||^{2} ＋ \lambda_{1}|w|$$只要$ f_t(w) $ 是凸函数，上面的代理函数一定满足：

$$ \lim_{t \rightarrow \infty } \frac{Regret_t}{t} = 0 $$

上面的式子我们可以得出$w$的解析解：

$$w_{t+1,i} = \left\{\begin{array}{ll}0 & |z_{t,i}| < \lambda_{1} \newline-\eta_{t}(z_{t,i} - sgn(z_{t,i})\lambda_{1}) ) & otherwise\end{array}\right.$$

其中$$z_{t,i} = \sum_{s=1}^{t}g_{s,i} + \sum_{s=1}^{t}\left( \frac{1}{ \eta_{t,i}} - \frac{1}{ \eta_{t-1,i}} \right) w_{t,i}$$

可以得到FTRL的更新流程如下：

输入$\alpha $, $ \lambda_{1} $初始化 $ w_{1...N} $, $ z_{1..N} = 0$ , $n_{1..N} = 0$for t = 1 ... T

损失函数 $ f_{t} $for i = 1 ..N

计算

$$ g_{t,i} = \frac{\partial f_{i}\left(w_{t-1}\right)}{w_{t-1,i}}$$

$$z_{t} += g_{t,i} + \frac{1}{\alpha} \left( \sqrt{n_{i} + g_{t,i}^{2}} -\sqrt{ n_{i} } \right) w_{t,i}$$

$$ n_{i} += g_{t,i}^{2}$$更新

$$w_{t+1,i} = \left\{\begin{array}{ll}0 & |z_{t,i}| < \lambda_{1} \newline-\eta_{t}(z_{t,i} - sgn(z_{t,i})\lambda_{1}) ) & otherwise\end{array}\right.$$

Online Learning实践

前面讲了Online Learning的基本原理，这里以移动端推荐重排序为例，介绍一下Online Learning在实际中的应用。

推荐重排序介绍

目前的推荐系统，主要采用了两层架构，首先是触发层，会根据上下文条件和用户的历史行为，触发用户可能感兴趣的item，然后由排序模型对触发的item排序，如下图所示：

推荐重排序既能融合不同触发策略，又能较大幅度提高推荐效果（我们这里主要是下单率）。在移动端，屏幕更加小，用户每次看到的item数目更加少，排序的作用更加突出。

美团重排序Online Learning架构

美团Online Learning架构如下图所示：

线上的展示日志，点击日志和下单日志会写入不同的Kafka流。读取Kafka流，以HBase为中间缓存，完成label match（下单和点击对映到相应的展示日志），在做label match的过成中，会对把同一个session的日志放在一起，方便后面做skip above：

训练数据生成

移动端推荐的数据跟PC端不同，移动端一次会加载很多item，但是无法保证这些item会被用户看到。为了保证数据的准确性，我们采用了skip above的办法，如下图所示：

假设用户点击了第i个位置，我们保留从第1条到第i+2条数据作为训练数据，其他的丢弃。这样能够最大程度的保证训练样本中的数据是被用户看到的。

特征

用的特征如下图所示：

算法选择

我们尝试了FTRL和BPR效果，线下实验效果如下表：

算法	AUC	模型参数个数
FTRL	0.8432	200W
BPR	0.8441	1500W

BPR的效果略好，但是我们线上选用了FTRL模型，主要原因是FTRL能够产生稀疏化的效果，训练出的模型会比较小。

模型训练

训练算法不断地从HBase中读取数据，完成模型地训练，训练模型放在Medis（美团内部地Redis）中，线上会用Medis中的模型预测下单率，根据预测的下单率，完成排序。

线上效果

上线后，最终的效果如下图所示，和base算法相比，下单率提高了5%。

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