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WSDM2012読み会: Learning to Rank with Multi-Aspect Relevance for Vertical Search
- 1. WSDM2012読み会: Learning to Rank with Multi-Aspect Relevance for Vertical Search 2012-04-07 Yoshihiko Suhara @sleepy_yoshi 1
- 2. 今日紹介する論文 • Learning to Rank with Multi-Aspect Relevance for Vertical Search – by Changsung Kang, Xuanhui Wang, Yi Chang, Belle Tseng (Yahoo! Labs) • SIGIR, WWW, WSDM, CIKM, KDD あたり 2
- 3. 1枚概要 • 問題 – Vertical search (分野特化型検索エンジン) におけ るランキングの最適化 • 課題 – 複数のaspectに対するランキング関数の学習 • 解き方 – label aggregation, model aggregationを提案 3
- 4. Vertical searchとは? 4
- 5. Yahoo! の例 5
- 6. 背景 • ウェブ検索クエリの20%は場所に関する意図 を持つ ⇒ Local searchは大切だよね! • Local searchの場合，3つの aspect を持つ – (1) text matching aspect • テキストクエリへの一致度 – (2) distance aspect • 場所クエリに対してどれだけ近いか – (3) reputation aspect • 店の評判 6
- 7. Vertical searchの検索結果 クエリ (情報検索で いうところの) 文書 7
- 8. 各文書に対する評価方法 評価ガイドライン text matching aspect distance aspect reputation aspect 8
- 9. 各文書に対する評価方法 text matching aspect 各文書について3つのaspectに対する aspect distance 適合度ラベルが付与される reputation aspect 9
- 10. やりたいこと • 入力されたクエリに対して複数のaspectを持 つ文書のランキングの最適化する ただし適合度 ラベルがスカラー 𝑞1 ではなくベクトル𝑞2 𝑞𝑁 Training 1 1 2 2 𝑁 𝑁 (𝒙1 , 𝑦1 ) (𝒙1 , 𝑦1 ) (𝒙1 , 𝑦1 ) data 1 1 2 2 … 𝑁 𝑁 (𝒙2 , 𝑦2 ) (𝒙2 , 𝑦2 ) (𝒙2 , 𝑦2 ) … 1 1 … … (𝒙 𝑛1 , 𝑦 𝑛1 ) 𝑁 𝑁 2 2 (𝒙 𝑛 𝑁 , 𝑦 𝑛 𝑁 ) (𝒙 𝑛2 , 𝑦 𝑛2 ) 10
- 11. 従来のアプローチ • Learning-to-rank手法はひとつのaspect (= relevance) を最適化する手法 • 複数のスコアが与えられた場合には解き方は自 明ではない • 従来手法 (今回のベースライン) – 経験知と勘によって用意されたルールに基づいて複 数スコアの線形和で最終スコアに変換 – 最終スコアを適合度と見なして従来のLearning to rankのアプローチで解く 11
- 12. 従来手法の欠点 • (1) ルールの作成が困難 • (2) 現実の問題をとらえるにはちと粗い – ある素性空間で複数aspectの特徴を表現できる のか? • aspect毎に異なる素性空間を利用したい • (3) aspectが増加するとルールも指数的に増 加するのでスケールしない 12
- 13. 提案手法のアプローチ 2つのアプローチを提案 • (1) Label aggregation method – ラベルの重みを学習 => 1ラベルに変換 – 1ラベルのランキング学習でモデル作成 • (2) Model aggregation method – 各ラベルについてランキング学習でモデル作成 – 各モデルの重みを学習 13
- 14. (ちょっと退屈な) 定義とかの説明 14
- 15. 定義1: Aspect Relevance • クエリqにおける文書dのk番目のaspectの適 合度は 𝑙 ∈ 𝐿 𝑘 = 𝑙 𝑘,1 ≺, … , ≺ 𝑙 𝑘,𝑛 𝑘 悪い 良い 15
- 16. 定義2: Multi-Aspect Relevance • m個のaspectが与えられた場合には，各 aspectに対する適合度をm次元のベクトル 𝒚 = 𝑦1 , … , 𝑦 𝑚 𝑇 で表現する 16
- 17. 定義3: Mapping Function • k番目のaspectの写像関数𝜙 𝑘 : 𝐿 𝑘 → ℝは適合 度ラベルを実数値に写像する – ただし，順序は保持 17
- 18. 定義4: Label Aggregation Function • 𝒚をoverall relevance value 𝑧に写像する関数 ℎ: ℝ 𝑚 → ℝ 18
- 19. よーするに 19
- 20. Multi-aspect label から overall relevance へ 𝑙1,3 ( ✔ 𝑙1,2 𝜙1 𝑦1 𝑙1,1 ✔ 𝑙2,3 𝑙2,2 𝜙2 𝑦2 = 𝒚 ℎ 𝑧 𝑙2,1 𝑙3,3 ✔ 𝑙3,2 𝑙3,1 𝜙3 𝑦3 ) 文書に対して1つのラベルに落とし込んだので 従来手法を用いてランキング関数の学習が可能 20
- 21. 用意するもの 21
- 22. 用意するもの • 訓練データ ℱ= 𝒙, 𝒚 • 選好評価 𝒚 𝑖 , 𝒚 𝑗 ∈ 𝒫 または 𝒙 𝑖 , 𝒙 𝑗 ∈ 𝒫 論文中にはranking feature xに関する記述一切なし!! 推して知るべし!! 22
- 23. 図解: 用意するもの 𝑞1 𝑞2 𝑞𝑁 Training data 1 1 2 2 𝑁 𝑁 ℱ={(𝒙, 𝒚)} (𝒙1 , 𝒚1 ) (𝒙1 , 𝒚1 ) (𝒙1 , 𝒚1 ) … 1 1 2 2 𝑁 𝑁 (𝒙2 , 𝒚2 ) (𝒙2 , 𝒚2 ) (𝒙2 , 𝒚2 ) … 1 1 … … (𝒙 𝑛1 , 𝒚 𝑛1 ) 𝑁 𝑁 2 2 (𝒙 𝑛 𝑁 , 𝒚 𝑛 𝑁 ) (𝒙 𝑛2 , 𝒚 𝑛2 ) 𝑞1 𝑞2 𝑞3 2 2 𝑁 𝑁 Preference 𝒚1 1 , 𝒚2 1 𝒚1 , 𝒚2 𝒚1 , 𝒚2 pairs 𝒫 1 1 𝒚1 , 𝒚3 … … 23
- 24. 図解: 用意するもの 𝑞1 𝑞2 𝑞𝑁 Training data 1 1 2 2 𝑁 𝑁 ℱ={(𝒙, 𝒚)} (𝒙1 , 𝒚1 ) (𝒙1 , 𝒚1 ) (𝒙1 , 𝒚1 ) … 1 1 2 2 𝑁 𝑁 (𝒙2 , 𝒚2 ) (𝒙2 , 𝒚2 ) (𝒙2 , 𝒚2 ) … 1 1 … … (𝒙 𝑛1 , 𝒚 𝑛1 ) 𝑁 𝑁 2 2 (𝒙 𝑛 𝑁 , 𝒚 𝑛 𝑁 ) (𝒙 𝑛2 , 𝒚 𝑛2 ) 𝑞1 𝑞2 𝑞3 2 2 𝑁 𝑁 Preference 𝒚1 1 , 𝒚2 1 𝒚1 , 𝒚2 𝒚1 , 𝒚2 pairs 𝒫 1 1 𝒚1 , 𝒚3 … … 24
- 25. 補足: ranking feature について 𝒙 (= Φ 𝑞, 𝑑 ) = ・ 地理的な要因 ＋ ・ 評判を反映するような要因 など? MSLR-WEB datasetのfeature (の一部) 25 (http://research.microsoft.com/en-us/projects/mslr/feature.aspx より抜粋)
- 26. (1) Label aggregation method 26
- 27. Label aggregation methodの流れ • 1. 𝒫を用いてaggregation function ℎ(𝒚) を学習 – 設定されなければ写像関数Φも学習 大事なのここだけ • 2. 訓練データにℱ = 𝒙, 𝒚 にℎ(𝒚) を適用して ℱ = 𝒙, ℎ 𝒚 を生成 1つの適合度ラベル • 3. 従来のランキング学習手法を用いてランキング関 数𝑓ℎ を学習 27
- 28. Label aggregation method 以下の2つを提案 • (A) Linear aggregation method – ラベルの写像関数は人手で設定 • (B) Joint learning method – ラベルの写像関数も同時に学習 𝑙1,3 ( ✔ 𝑙1,2 𝜙1 𝑦1 𝑙1,1 (A) ここだけ学習 ✔ 𝑙2,3 𝑙2,2 𝜙2 𝑦2 = 𝒚 ℎ 𝑧 𝑙2,1 𝑙3,3 ✔ 𝑙3,2 𝜙3 𝑦3 𝑙3,1 ) (B) ここも学習 28
- 29. (A) Linear aggregation method 29
- 30. A Linear Aggregation Method (1/2) • 最も簡単な方法は， 𝑠−1 𝑦 𝑘 = 𝜙 𝑘 𝑙 𝑘,𝑠 = for 𝑠 = 1, … , 𝑛 𝑘 𝑛 𝑘 −1 • これを用いてrelevance label 𝑙 𝑘,𝑠 を[0, 1]に写像 𝑙1,𝑠 → 𝑦1 𝑙2,𝑠 → 𝑦2 𝑙3,𝑠 → 𝑦3 30
- 31. A Linear Aggregation Method (2/2) • multi-aspect relevance vector yに対する線形重み ベクトルwを学習するため，以下の損失関数を利用 1 𝑇 𝑇 2 𝐿= max 0, 1 − 𝒘 𝒚 𝑖 + 𝒘 𝒚 𝑗 2 𝒚 𝑖 ,𝒚 𝑗 ∈𝑃 – はて，ヒンジロスを2乗する意図は? (HELP!) – なお線形「重み」にしたいので𝒘 ≽ 0 – 勾配法で解く (後述) 𝒘 𝑇 (𝒚 𝑖 − 𝒚 𝑗 )と解釈すると 「選好順序」に対する0-1損失 の近似 loss hinge-loss こんな損失 0-1 loss 31 1- 𝒘 𝑇 (𝒚 𝑖 − 𝒚 𝑗 )
- 32. (A) Joint learning method 32
- 33. A Joint Learning Method • 先ほどの例ではk番目のaspectに対するラベルの写 像関数𝜙 𝑘 𝑙 𝑘,𝑠 は人手で設定されたものを利用 – これも同時に学習したい! • そこで今度は下記のような損失関数を利用 1 𝑇 Φ(𝒚 𝑇Φ 2 𝐿= max 0, 1 − 𝒘 𝑖) + 𝒘 𝒚𝑗 2 𝒚 𝑖 ,𝒚 𝑗 ∈𝑃 特に記述はないが線形関数? • gradient-and-projection で最適化 33
- 34. Gradient-and-projection (1/2) • 先ほどの損失関数の勾配を計算 – 各パラメータで偏微分 ここで ヒント: 𝒜 𝑘,𝑠 = 𝒚 𝑖 , 𝒚 𝒋 ∈ 𝒫 𝑦 𝑖,𝑘 = 𝑙 𝑘,𝑠 , 𝑦 𝑗,𝑘 ≠ 𝑙 𝑘,𝑠 } 𝜙1 𝑙1,𝑠 ℬ 𝑘,𝑠 = 𝒚 𝑖 , 𝒚 𝑗 ∈ 𝒫 𝑦 𝑖,𝑘 ≠ 𝑙 𝑘,𝑠 , 𝑦 𝑗,𝑘 = 𝑙 𝑘,𝑠 } 𝒘 𝑇 Φ 𝑦 𝑖 = ( 𝑤1 … 𝑤 𝑚) ⋮ 𝜙 𝑚 34𝑚,𝑠 𝑙
- 35. Gradient-and-projection (1/2) • gradient した後に制約を満たすように projection 変更を小さく 変更を小さく 制約を満たすように 目的関数が凸＋線形制約＝二次計画 [質問] gradient-and-projection は割とスタンダードな手法なんでしょうか? FOBOS [Duchi+ 09] と同じノリ? [Duchi+ 09] J. Duchi, Y. Singer, “Efficient Online and Batch Learning using Forward Backward Splitting”, JMLR, 2009. 35
- 36. (2) Model Aggregation 36
- 37. Model aggregation methodの流れ • 1. 各aspect 𝑎 𝑖 に対して 𝑦 𝑖 = 𝜙 𝑖 𝑙 𝑖,𝑠 に基づい てランキング関数𝑓 𝑎 𝑖 を学習 – 従来のランキング学習手法を利用 • 2. 各データについてm次元ベクトル 𝐟 𝒙 = [𝑓 𝑎1 𝒙 , … , 𝑓 𝑎 𝑚 (𝒙)]を生成 • 3. 𝐟 𝒙 と𝒫 を用いてaggregation function ℎを 学習 大事なのここだけ 37
- 38. Aggregation function ℎ の学習 • Aggregation function: ℎ 𝐟 𝒙 = 𝒘𝑇𝐟 𝒙 • 𝒘 を学習するために以下の損失を利用 – 最適化は先ほどと同じ ※ preference pairsを利用 38
- 39. Model aggregation の利点 • (1) 各aspectに異なるモデルを利用可能 – 例) text matching aspect には複雑なモデル， distance aspect には単純な回帰モデル • (2) 𝒚が不要．𝐟 𝒙 があればよい – クリックログデータなどの外部情報を 𝒙 𝑖 , 𝒙 𝑗 ∈ 𝒫 として利用可能 39
- 40. 評価実験 (オフライン実験／オンライン実験) 40
- 41. オフライン実験のデータセット informational 例) Chinese restaurant Los Angeles, CA 90018 例) Bank of America navigational Los Angeles, CA 90018 ラベルの比率 (a) Category Queries (b) Business Name Queries 41
- 42. 評価指標 • ペア一致率 ※ 今回の損失関数で近似的に最適化している指標 – for label aggregation – for model aggregation 42
- 43. 比較手法 • Rule – 人手で 𝒚 → 𝑧 してランキング学習 • Ed-overall – 𝒫 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛 を使ってランキング学習 • Click – クリックログを使ってランキング学習 • Linear [proposed] – linear aggregation model • Joint [proposed] – joint learning model • ModAgg [proposed] – Model aggregation method ※ ランキング学習にはGBRank (Gradient Boosting Tree) [Zheng+ 08] を利用 [Zheng+ 08] Z. Zheng, H. Zha, T. Zhang, O. Chapelle, K. Chen, and G. Sun, “A general boosting method 43 and its application to learning ranking functions for web search”, NIPS 2008.
- 44. 補足: クリックログの量 • √1441975 ≒ 1200 (≒ 約1200文書) • √58782 ≒ 242 (≒ 約242文書) クエリ数は論文に記述されておらず．．． 44
- 45. 実験1: Label aggregation の精度 • これ↑だけを使って label aggregation した場合のペア一致 率の比較 Jointで精度が上がらないのは𝜙 𝑘 が線形関数だから? 45
- 46. 実験2: Model aggregation の精度 46
- 47. 考察: 各 aspect の重み • Category query • Business name query – distance が効いてくる 47
- 48. オンライン実験 • Local search engine で Bucket test – Cookie でユーザを分類 – 同じユーザに対しては同じランキング手法で結果を提示 • 実験手法 – Rule vs. Linear (2 weeks) – Linear vs. ModAgg (another 2 weeks) • 評価: Click-Through Rate (CTR) @i – 検索結果i番目までに表示された数のうち，クリックされた比率 48
- 49. CTR5の比較 x軸は日付 Linear > Rule (p-value < 0.01) ModAgg > Linear (p-value < 0.01) ※ 期間が異なるのでLinear の結果が異なっていることに注意 49
- 50. まとめ • 複数のaspectを持つvertical search (今回はlocal search) におけるランキング関数学習において以下の2つのアプ ローチを提案 – (1) Label aggregation • (A) Linear aggregation • (B) Joint aggregation – (2) Model aggregation • オフライン，オンラインいずれの実験においてもベースラ インを上回る精度を示した • 今回の手法では aspect は人手で設定されている必要 がある．Aspect の自動獲得はfuture work． 50
- 51. おしまい 51