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社内向けストリーム分散処理基盤の開発 • 機械学習を用いたシステム改善 • Hadoop/Stormなどの分散処理アプリの開発 • 趣味 • 苔 • ボルダリング Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 3
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目次 • 今日話すこと • 背景・動機・問題設定 •
ストリーム処理 • ログ処理 • 機械学習 • 結果 • まとめ Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 4
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ストリーム処理 • ログ処理 • 機械学習 • 結果 • まとめ Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 5
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今日話すこと • 広告配信にオンライン機械学習を試験的に採用 • KPIが数%向上 •
構築したシステムについて • ストリーム基盤でのログの処理 • ストリーム機械学習 Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 6
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ストリーム処理 • ログ処理 • 機械学習 • 結果 • まとめ Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 7
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背景・動機 RecSys 2013 Tencent hourlyバッチ処理を リアルタイムに変更 → 34%のCTR改善 (資料が見つからなかったので 聴講者の写真で代用) Copyright
(C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 8 https://twitter.com/torbenbrodt/status/390284591266668544
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背景・動機 • Yahoo! JAPANのシステムに適用を検討したい •
特にリアルタイム性 • → 広告配信(YDN)のCTR予測 Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 9
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問題設定 - YDNについて 10 http://promotionalads.yahoo.co.jp/service/ydn/ Copyright
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問題設定 - CTR予測 11 •
YDNは「クリック課金」の課金モデル • 期待収益の高い広告を配信したい • 期待収益 = 広告クリック確率 × クリック単価 • クリック率(CTR: Click Through Rate)予測 • 現状バッチ処理で予測モデルを構築 Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 広告主が設定未知・状況で変化
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再掲: 一般的なストリーム処理システム構成 Copyright (C)
2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 13 キューサーバ ストリーム処理 サービス ログ回収
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今回のシステム構成 Copyright (C) 2016
Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 14 Kafka Storm 内製ログ回収基盤 配信サーバ クリック サーバ KVS モデル配布サーバ ログ転送経路 モデル転送経路 〜 〜 scpscp Web ページ 広告配信 リクエスト 広告 クリック
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Copyright (C) 2016
Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 15 Spout(クリックログ) Spout(配信ログ) Bolt(ログ結合) Bolt(学習) モデル Topology Stormクラスタ ディスクに書き出し ストリーム処理
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ログ処理 - ログ結合 Copyright
(C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 16 • ログ結合 • オンラインでログ結合 • JavaのLinkedHashMapを利用 • クリックログと紐付いたものは正例とする • そうでないログはサンプリングした上で負例とする Bolt(ログ結合) Bolt(ログ結合) Spout(クリックログ) Spout(配信ログ) Bolt(ログ結合) ユニークIDでシャッフル
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ログ処理 - 正例・負例の排出
- 課題 Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 17 1. 広告配信の有効期間=24時間のログ保持 – 有効ログを保持するとTBオーダーのメモリが必要 2. 負例の生成タイミング – クリックされないと確定するまで24時間かかる
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ログ処理 - 正例を排出するための調査 Copyright
(C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 18 • 累積クリック数の遷移 • 配信後10分待てば95%を捕捉でき十分
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学習データの生成 - 正例・負例の排出
- 課題への対応 Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 19 1. 広告配信の有効期間=24時間のログ保持 – 有効ログを保持するとTBオーダーのメモリが必要 – → 10分程度の配信ログを保持すれば十分 2. 負例の生成タイミング – クリックされないと確定するまで24時間かかる – → 上記の保持期間を過ぎたものを負例候補とする
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機械学習 - バッチとの比較 バッチ学習
ストリーム モデル Logistic Regression 学習手法 Linear SVM SGD ハイパーパラメータ調整 Grid Search AdaDelta等 Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 21 • ストリーム処理は逐次処理 • → 精度検証に課題
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試験結果: KPI変化 Copyright (C)
2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 23 • 一部配信面・一部トラフィックでA/Bテスト • iCTR向上 = ユーザに合った広告の配信ができた • CPC低下 = 広告主視点ではコスト削減 • RPR向上 = 売上向上 KPI 意味 KPIリフト iCTR ≒クリック率 4.1% CPC クリック単価 -2.5% RPR 1リクエストの売上 1.5%
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• 配布直後のKPIが増加傾向 Copyright (C)
2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 24 試験結果: モデル配布後のKPI変化 RPR 配布後の経過時間
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ストリーム処理 • ログ処理 • 機械学習 • 結果 • まとめ Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 25
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まとめ • CTR予測モデルの更新をリアルタイムに • ストリーム処理ならではの課題 •
ログ結合、ハイパーパラメータ調整 • 試験結果としてはCTRが4%向上 • 更新間隔を短くすることでさらなる向上の可能性 Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 26
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質疑応答 Copyright (C) 2016
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Appendix Copyright (C) 2016
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機械学習 - 素性とモデル •
Logistic Regression Copyright (C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 29 Web ページ ユーザ 配信 サーバ 広告配信 リクエスト • 性別: 男性 • 年代: 30代 • 興味カテゴリ: 車、料理 • ドメイン: yahoo.co.jp • 配信面ID: 12345 AD1 • 広告主ID: 123 • 広告ID: 1234567 • 過去実績: 0.1 𝑓 男性, 30代, 車, 料理, … = 𝑠𝑖𝑔𝑚𝑜𝑖𝑑 𝑤 𝑎 ∙ 男性 + 𝑤 𝑏 ∙ 30代 + 𝑤𝑐 ∙ 車 + ⋯
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機械学習 - 学習手法 Copyright
(C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 30 • SGD(確率的勾配降下法) • オンライン機会学習の学習手法 While(! 収束条件): 𝑓𝑜𝑟 𝑦𝑖, 𝑥𝑖 𝑖𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎: 𝑤𝑡+1 = 𝑤𝑡 − 𝜂 𝑡 𝛻𝑙 𝑦𝑖, 𝑤𝑡, 𝑥𝑖 学習率: 1回の勾配移動量を調整 基本は順次小さくする 例) 𝜂 𝑡+1 = 0.9 ∗ 𝜂 𝑡 勾配: wnの修正値
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機械学習 - ハイパーパラメータの調整 Copyright
(C) 2016 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 無断引用・転載禁止 31 While(! 収束条件): 𝑓𝑜𝑟 𝑦𝑖, 𝑥𝑖 𝑖𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎: 𝑤𝑡+1 = 𝑤𝑡 − 𝜂 𝑡 𝛻𝑙 𝑦𝑖, 𝑤𝑡, 𝑥𝑖 学習率: 1回の勾配移動量を調整 基本は順次小さくする 例) 𝜂 𝑡+1 = 0.9 ∗ 𝜂 𝑡 勾配: wnの修正値 終わらない • not オンライン、but ストリーム 学習率の自動調整 → AdaDelta等
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