在推荐系统的混排阶段，Listwise建模旨在通过全局优化候选列表的整体效果，平衡多目标、多样性及用户体验。以下是几种典型的方案及其关键细节：

1. 基于Listwise损失函数的全局排序模型

  • 核心思想：直接优化整个列表的排序效果，而非单点或两两比较。

  • 常用方法：

  • ListNet/ListMLE：通过概率模型建模排列概率，最大化真实排列的似然。

  • Softmax交叉熵：将列表视为多分类问题，计算每个位置的点击概率。

  • LambdaLoss：将NDCG等排序指标转化为可微损失函数。

  • 实现要点：

  • 特征工程：融合物品来源、上下文特征（如位置、多样性）、用户实时行为。

  • 去偏处理：通过逆倾向评分（IPS）校正曝光偏差，或引入偏差特征（如物品来源类型）。

2. 序列建模（RNN/Transformer）

  • 核心思想：建模列表中物品的交互关系，捕捉全局依赖。

  • 典型方案：

  • Transformer Encoder：对候选列表编码，通过自注意力机制捕获物品间关系，输出每个位置的点击概率（如PRM模型）。

  • RNN重排：按序处理物品，动态更新隐状态，预测下一位置的偏好。

  • 优势：天然支持变长列表，可捕捉位置敏感性和多样性。

3. 强化学习（RL）策略

  • 核心思想：将混排视为序列决策问题，优化长期用户价值。

  • 方法：

  • Policy Gradient：直接优化列表生成策略，奖励为用户会话级指标（如总时长、留存）。

  • Q-Learning：学习状态（用户历史）-动作（生成列表）的Q值，最大化累计奖励。

  • 关键点：

  • 状态表示：用户画像、实时行为、环境上下文。

  • 奖励设计：融合点击、转化、多样性惩罚等多目标。

4. 多目标Listwise优化

  • 核心思想：联合优化点击率、时长、多样性等目标，生成帕累托最优列表。

  • 方案：

  • 多任务学习：共享底层特征，各任务输出独立得分，加权融合（如MMoE结构）。

  • Pareto优化：通过梯度下降寻找帕累托前沿，平衡冲突目标。

  • 实践技巧：引入多样性特征（如类别分布）、业务规则（如打散策略）。

5. 重排模型（Re-Ranker）

  • 流程位置：在精排后插入重排阶段，调整局部最优为全局最优。

  • 典型模型：

  • PRM（Personalized Re-Rank Model）：基于Transformer对精排列表重新打分，结合用户实时行为。

  • Slate-Q：基于强化学习对列表整体Q值建模，最大化期望收益。

工程实践关键点

  1. 实时性：模型轻量化（如蒸馏）、异步预计算、缓存策略。

  2. 数据构造：按会话构造训练样本，标注列表级标签（如点击序列、转化）。

  3. 评估指标：

  4. 离线：NDCG、MRR、多样性（类别熵）。

  5. 在线：CTR、人均曝光品类数、长期留存。

  6. 冷启动处理：对新物品或来源引入先验分布、迁移学习。

业界案例参考

  • YouTube：使用RNN重排模型，考虑用户实时反馈与观看顺序。

  • 阿里：混排阶段结合多目标MMoE与强化学习，平衡GMV与用户体验。

  • 微软：在新闻推荐中采用ListNet优化全局CTR，结合多样性惩罚。

总结

混排阶段的Listwise建模需兼顾全局优化与工程落地，核心在于如何高效建模列表内物品的交互关系及多目标权衡。实践中常采用“精排+重排”两级架构，结合Listwise损失、序列模型或强化学习，最终通过A/B测试验证收益。