Stream Processing Casual Talks #1 at Yahoo! JAPAN の発表資料です http://connpass.com/event/35264/

1. Yahoo! JAPANにおける
オンライン機械学習実例
http://www.yahoo.co.jp/
ヤフー株式会社 野村 拓也
2016年07月22日

2. 自己紹介
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3. 自己紹介
野村 拓也
• 業務
• 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
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4. 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
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5. 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
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6. 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
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7. 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
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8. 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)
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https://twitter.com/torbenbrodt/status/390284591266668544

9. 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
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10. 問題設定 - YDNについて
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http://promotionalads.yahoo.co.jp/service/ydn/
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11. 問題設定 - CTR予測
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• 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
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広告主が設定未知・状況で変化

12. 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
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13. 再掲: 一般的なストリーム処理システム構成
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キューサーバ
ストリーム処理
サービス ログ回収

14. 今回のシステム構成
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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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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

16. ログ処理 - ログ結合
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• 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

17. ログ処理 - 正例・負例の排出 - 課題
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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

18. ログ処理 - 正例を排出するための調査
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• 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

19. 学習データの生成 - 正例・負例の排出 - 課題への対応
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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

20. 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
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21. 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
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• ストリーム処理は逐次処理
• → 精度検証に課題

22. 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
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23. 試験結果: KPI変化
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• 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%

24. • 配布直後のKPIが増加傾向
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試験結果: モデル配布後のKPI変化
RPR
配布後の経過時間

25. 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
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26. 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
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27. 質疑応答
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28. Appendix
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29. 機械学習 - 素性とモデル
• Logistic Regression
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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 + ⋯

30. 機械学習 - 学習手法
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• 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

31. 機械学習 - ハイパーパラメータの調整
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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