美林數據技術專家團隊 | 集團系統數據檢索中相關內容推薦的應用
2021-08-17 09:20:00
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某集團公司通過近幾年的信息化建設，已經基本完成了信息化的全業務覆蓋，初步實現了數據的集中存儲，數據存儲總量40T，數據條數增長量1494萬/月，數據存儲增長1T/月，其中有30%的數據是以文件的形式存儲。
文件作為業務活動的過程記錄和結果沉淀，對于業務流程貫通、業務知識沉淀，具有非常重要的意義。該集團公司的數據雖然已經實現集中存儲，但是數據仍然按業務條線、按系統方式存儲、管理、利用，且文件數據具有非結構化的特點，因此對于文件數據的利用效率很低。具體體現在：
01、集中管理后的價值充分展現，業務流轉過程中跨業務的數據獲取難。
02、缺乏對現有非結構化文件數據的管理和檢索，導致了“人找數據難”的局面。
03、雖然已經有了海量的文件數據，但這些數據并未形成知識加以沉淀。
面對目前存在的問題，通過公司領導層的協調推動，梳理了各業務部門的具體業務數據和業務需求，設計了非結構化文檔一體化管理平臺，在平臺實現過程中，通過自然語言處理、機器學習、人工智能等技術，對用戶獲取文件數據的檢索、瀏覽過程進行分析，向用戶主動推送相關內容，將“人找數據”轉化為“數據找人”。
一、業務需求和問題定義
1 相關搜索
當用戶在搜索框中輸入檢索內容時，在右側推薦與檢索內容相關的關鍵詞，并在推薦查詢欄給出相關的查詢結果。
2 相關文檔
當用戶瀏覽文檔時，根據當前文檔內容，在右側推薦內容相關的文檔。
從信息獲取的角度來看，搜索和推薦是用戶獲取信息的兩種主要手段。
搜索是用戶主動獲取信息的行為，用戶根據將自己的訴求用詞語、短語、句子的形式表達出來，輸入到搜索引擎中獲取檢索結果，用戶通過瀏覽和點擊檢索結果來判斷訴求是否得到滿足。可以看出，在應用搜索時，用戶的需求是比較明確的。
推薦是用戶被動接收信息的行為，推薦系統根據收集的用戶行為特征，結合歷史積累的數據，采用某種算法得到用戶可能感興趣的信息，并發送給用戶。因此，推薦對應的是用戶模糊而不明確的需求。
目前主流的搜索引擎仍然是以文字構成查詢詞query，因為文字是描述需求最簡潔、最直接的方式，搜索引擎抓取和索引的絕大部分內容也是以文字方式組織的，在大多數搜索查詢中，用戶都是使用較短的query，一個query一般不會超過5個元素，通過搜索查詢很難描述用戶復雜的、潛在需求。
例如“公司最近下發的、與我日常工作相關的文件有哪些？”，“我正在瀏覽的文件相關的文件中，有哪些大家比較關注？”
幾乎沒有用戶愿意輸入這么多字來找結果，同時搜索引擎對語義的理解目前還無法做到足夠深入。因此，這類復雜的、潛在的需求無法通過搜索引擎得到滿意的查詢結果。所以在滿足這些需求的時候，通過推薦系統設置的功能（如：相關推薦、猜你喜歡、瀏覽過該信息的人還在關注），加上與用戶的交互（篩選、排序、點擊），不斷積累和挖掘用戶偏好，可以將這些難以用文字表達的需求良好的滿足起來。
在搜索引擎中加入推薦系統，有多種方式，簡單的做法可以基于查詢query和相關query，結合歷史的query和文檔的關聯數據，使用基于規則和基于內容相結合的方法進行推薦，這種方法就可以滿足一般的需求。
三、常用的推薦方法及算法
1 基于機器學習的方法
采用特征工程，提取和衍生出推薦信息（物）的各類特征，同時也提取和衍生出推薦對象（人）的各類特征，應用機器學習算法，訓練出推薦模型。
比如要推薦書籍，對書籍本身可以按照類型分(文藝、科學、科幻、小說……)，按照長短分(短篇、中篇、長篇……)，按照文字圖片比分(圖為主、文字為主……)等等；而用戶按照性別、年齡、所在城市等屬性劃分。
這種方法的優點是方案簡單穩定，缺點是每一個新用戶/物品出現的時候都要對其進行貼標簽(tagging)，然后對于新的屬性無能為力，需要人為干預改進。
2 基于內容相似的方法
基于內容相似的推薦，是根據用戶過去關注的內容（content），為用戶推薦和他過去關注的內容相似的內容。例如，一個推薦書籍的系統可以依據某個用戶之前喜歡很多的計算機相關的書籍而為他推薦《機器學習導論》。
基于內容相似的推薦一般包括以下三步：
（1）Content Representation
為每個content抽取出一些特征來表示此content。
（2）Profile Learning
利用一個用戶過去關注（及取消關注）的content的特征數據，來學習出此用戶的偏好特征（profile）。
（3）Recommendation Generation
通過比較上一步得到的用戶profile與候選content的特征，為此用戶推薦一組相關性最大的content。
3 基于協同過濾的方法
根據用戶對目標信息的喜好程度，找到和目標用戶相似的用戶，然后將待推薦的信息打分，打分的權重根據與目標用戶愛好類似的用戶的相關度給出，常見的做法是將用戶和信息之間的interaction做成一個矩陣，然后利用矩陣分解(SVD, LatentFactor)得出用戶的特征矩陣和信息的特征矩陣。
協同過濾現在是推薦系統比較主流的方法，Yahoo、豆瓣等網站就是采用這種方法。由于是基于用戶的推薦，所以對于熱門的信息，推薦效果往往比基于內容相似的方法好很多，然而如果用戶不足，或者信息很冷門，效果就不太好，也就是說對新加入或小眾的信息和用戶不能很好的處理。
四、技術實現
考慮到本系統應用于集團企業內部，使用的用戶數有限，不適宜采用基于用戶相似的協同過濾。因此在技術實現上，以基于內容相似的推薦方法為主要框架，結合bert語義表達、文本相似算法、余弦夾角算法，實現相關搜索詞、相關文檔推薦等功能。
1 相關搜索詞推薦
整體框架是構建相關搜索詞模型，計算歷史搜索詞之間的相關性，并將搜索詞與最相關的N個詞存入ES的相關詞索引中，當用戶發起檢索時，從相關詞索引中找到對應的相關詞展示出來。
相關搜索詞模型每日定時運行，計算當天新產生的搜索詞，并更新最近M條搜索詞的相關詞，計算結果保存在相關詞索引中。
（2）相關搜索詞的實時展現
當用戶發起搜索query時，從相關詞索引中得到與query最相似的詞query*，將query*的相關詞返回展現在頁面上。
（3）詞典維護
項目需要維護停用詞典、自定義詞典，用以優化相關詞推薦的效果。
停用詞典可以過濾掉推薦結果中需要屏蔽的詞。
自定義詞典示例：將“大數據建模”放入自定義詞典中，當用戶檢索“如何進行大數據建模”時，會將大數據建模這個自定義的關鍵詞增加到推薦結果中。
2 相關搜索結果推薦
將用戶檢索詞的相關搜索詞放入文檔索引中進行檢索，從檢索結果排除掉當前頁面展示的內容后，展現在相關搜索結果中。
3 相關文檔推薦
對于每一篇文檔，通過文檔向量模型生成文檔對應的向量，并將向量作為附加內容與文檔一一起存到搜索引擎中，定期計算文檔之間的相似度，將最相似的N個文檔作為相關文檔存到搜索引擎中，當用戶瀏覽特定文檔時，將該文檔的相關文檔列表展示出來。
（1）文檔向量生成
每次新增文檔時，調用文檔向量模型，獲取每篇文檔的向量，將文檔及文檔向量保存在搜引擎中。
（2）相關文檔計算
每天定時當天新增的每一篇文檔執行如下操作：
a.在搜索引擎中搜索該文檔title，獲取前N條得分最高的搜索結果
b.將該文檔和搜索得到的N個文檔放入相關文檔模型中，計算語義相似度和字面相似度，并進行加權得到最終相似度矩陣，將前十個最相關的文檔保存到搜索引擎中。
（3）同義詞典
項目需要維護領域同義詞典，該詞典內的詞在進行相似度計算時起到權重加大的作用，詞典的結構為[["x1","x2"],"x3",["x4","x5"]...]，如果元素為列表，表示列表內的元素是同義詞。
五、總結
隨著集團級企業的數據沉淀越來越多，高效、可靠的數據檢索可以大幅度提升數據的利用效率。基于以上技術方案，在構建非結構化文檔一體化管理平臺的基礎上，實現了用戶檢索時的智能搜索和主動推薦，為公司各級用戶提供業務化、融合化、智能化、主動化、個性化的非結構化數據信息資源入口，提高了非結構化數據管理和應用效率，同時提升了業務人員在獲取非結構化文件數據時的體驗，更好的發揮數據價值。
美林數據多年來已經為高端制造、能源、金融、教育、政務等多個行業的上千家大型企業提供數據治理、數據分析與挖掘等數字化技術服務，持續幫助企業發現數據價值。在數字經濟爆發性增長的當下，美林數據將繼續發揮技術優勢與產品優勢，加快大數據、人工智能與實體產業的深度融合，進一步推動數據產業發展，助力企業實現數字化轉型。
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