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1、Peacock: 大规模主题模型 及其在腾讯业务中的应用 Rickjin(靳志辉)? 腾讯SNG效果广告平台部 Outline Peacock Demo? 主题模型背景介绍? 大规模主题模型学习系统 Peacock? Peacock 在腾讯业务中的应用 红酒木瓜汤? 苹果? 莫代尔 ?3 ?4 Peacock Demo ?5 ?6 ?7 ?8 Peacock Team Peacock: Learning Long-Tail Topic Features for Industrial Applications ACM Transactions on Intelligent Systems and
2、 Technology, 2014 ?9 Yi Wang Zhihui Jin Xuemin ZhaoZhenlong Sun Lifeng Wang Liubin Wang Hao Yan Doc-Topic Structure Doc 是由 topic 组成的? Topic 是 Vocab 上的概率分布 Hofmann, 1999 PLSA Topic Modeling P(word|topic)P(topic|doc) Docs Topics Words LDA Topic Modeling P(word|topic)P(topic|doc) Docs Topics Words LDA
3、Model Training w z w z w z w z w z w z z z Doc_1 ? ? ? ? Doc_n Step1: 随机初始化每个词的 topic Nt,dNw,t LDA Model Training w z w z w z w z w z w z z z Doc_1 ? ? ? ? Doc_n Step2: 重新采样每个 topic, 更新计数 Nt,dNw,t P(word|topic)P(topic|doc) LDA Model Training w z w z w z w z w z w z z z Doc_1 ? ? ? ? Doc_n Step3: 重新采
4、样每个 topic, 更新计数 P(word|topic)P(topic|doc) Nt,dNw,t -1 -1 +1 +1 w LDA Model Training w z w z w z w z w z w z z z Doc_1 ? ? ? ? Doc_n Step4: 重复 step2&3, 直到模型收敛 Nt,dNw,t P(topic|doc)P(word|topic) Large-scale LDA Modeling Q1: 如何提升 Gibbs Sampling 速度? 标准采样算法太慢? ? Q2: 如何支持大数据、大模型? 十亿文档，百万词汇，百万 topic ? Q3:
5、如何调参优化模型质量? alpha，beta 如何选取? topic 个数如何考虑 Nt,dNw,t -1 -1 +1 +1 w z z w z z Peacock: Large-scale Topic Modeling Q1: 如何提升 Gibbs Sampling 速度? 使用 SparseLDA 算法做 Gibbs Sampling 比标准 LDA 快30倍? Q2: 如何支持大数据、大模型? 基于 Go 语言实现? 矩阵分块并行计算? 可以支持10亿 x 1亿的矩阵分解? 可以支持100万 topics 计算? 类似 Google Rephil 系统，挖掘长尾语义? Q3: 如何调参优
6、化模型质量? 每轮迭代对超参数做优化，智能训练 topics 个数 ?18 Q1: 采样速度 标准 LDA 采样? 计算所有路径的累积概率? 计算速度慢? 概率路径是 sparse 的 P(word|topic)P(topic|doc) Docs Topics Words SparseLDA 按照路径类型计算概率分布? 先按路径类型概率分布采样? 在类型内部采样路径 Path-NumProbability 100.8 200.1 700.09 99000.01 Limin Yao, David Mimno, and Andrew ? McCallum. Efficient Methods fo
7、r Topic ? Model Inference on Streaming ? Document Collections. KDD 2009. Docs Topics Words Q2: 十亿篇文档，百万词汇，百万 Topics W, T w z w z w z w z w z w z z z Doc_1 ? ? ? ? Doc_n AD-LDA (Data Parallelism) L Nw,t L Nw,t L Nw,t G Nw,t a a a b b b (W, T) (1)N (1) t,d (W, T) (2) N (2) t,d (W, T) (3) N (3) t,d Mod
8、el Parallelism 1.11.21.3 2.12.22.3 3.13.23.3 a b L N (1) t,d L N (1) t,d L N (1) t,d G N (1) t,d L N (2) t,d L N (2) t,d L N (2) t,d G N (2) t,d L N (3) t,d L N (3) t,d L N (3) t,d G N (3) t,d .1.2.3 N (1) w, t N (2) w, tw, N (3) t Lock-free Synchronization .1.2.3 N (1) w, t N (2) w, tw, N (3) t 1.1
9、3.22.3 2.11.23.3 3.12.21.3 N (1) t,d N (2) t,d N (3) t,d 1.1 2.2 3.3 3.1 1.2 2.3 2.1 3.2 1.3 Lock-free Synchronization .1.2.3 N (1) w, t N (2) w, tw, N (3) t 1.13.22.3 2.11.23.3 3.12.21.3 N (1) t,d N (2) t,d N (3) t,d .1.2.3 N (1) w, t N (2) w, tw, N (3) t 1.13.22.3 2.11.23.3 3.12.21.3 N (1) t,d N (
10、2) t,d N (3) t,d Model Parallelism + Data Parallelism 1.1 2.1 3.1 3.2 1.2 2.2 2.3 3.3 1.3 N (1) t,d N (2) t,d N (3) t,d (1) w,t L N (2) w,t L N (3) w,t L N 1.1 2.1 3.1 3.2 1.2 2.2 2.3 3.3 1.3 N (1) t,d N (2) t,d N (3) t,d (1) w,t G N (2) w,t G N (3) w,t G N (1) w,t L N (2) w,t L N (3) w,t L N 超参数 al
11、pha 对模型质量有重要的影响? 每轮迭代中，通过 MLE 估计优化 alpha Hanna M. Wallach, David Mimno, and Andrew McCallum. Rethinking LDA: Why Priors Matter. NIPS 2009. Q3: 优化模型质量 Peacock 性能 为什么我们需要大模型 搜索相关性MAP 广告点击率模型 AUC Peacock 学习长尾的 Topic LDA Topic Modeling ?31 Peacock 在腾讯业务中的应用 文本语义分析? 广告相关性计算与 CTR 预估? QQ 群分类与广告定向? QQ 群推荐 广
12、点通用户数据挖掘与广告精准定向 TDW intents & interests 站内用户行为关系链数据站外用户行为 基础属性 关系链 行为 用户行为数据分析 文本语义分析 RecSys: user-item 矩阵分解 Peacock 应用：文本语义分析 解决方案? 字面抽取：命名实体识别、关键词? 信息量小，有歧义，容易陷入 Vocabulary Gap ? 语义分析：文本聚类（Topic），文本分类? 从海量文本数据中归纳“知识”，帮助理解语义? ? 难点? 如何挖掘细粒度、长尾语义？ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 红酒木瓜汤 0.397
13、 丰胸(0.1642) 产品(0.0776) 减肥(0.0645) 木瓜(0.0464) ? 0.182 饭后(0.1251) 饭前(0.0757) 服用(0.026) 减肥(0.022) ? 0.162 功效(0.0435) 山药(0.039) 作用(0.0379) 做法(0.0264) ? 0.095 糖尿病(0.0811) 血糖(0.0336) 高血压(0.0285)? 0.050 蜂蜜(0.0801) 牛奶(0.0427) 面膜(0.0303) 好处(0.025) ? 0.044 做法(0.0598) 萝卜(0.0569) 排骨(0.0213) 牛肉(0.017) 苹果 0.170 苹
14、果(0.23) 手机(0.124) iphone(0.025) 电脑(0.017)? 0.086 范冰冰(0.114) 苹果(0.085) 电影(0.059) 佟大为(0.0315)? 0.058 iphone(0.166) 手机(0.07) 3gs(0.039) 苹果(0.033)? 0.025 苹果(0.078) 重量(0.027) 水果(0.015) 质量(0.013)? 0.014 手机(0.183) 步步高(0.083) 电池(0.043)? 0.009 windows(0.089) xp(0.088) 系统(0.05) 苹果电影 0.588 范冰冰(0.114) 苹果(0.085) 电影(0.059) 佟大为(0.0315)? 0.095 电影(0.096) 在线(0.087) 观看(0.07) 视频(0.039)? 0.043 苹果(0.23) 手机(0.124) iphone(0.025) 电脑(0.017)? 0.043 ipod(0.156) touch(0.11) pro(0.03)
