![Feature Component
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트위터의 추천 시스템 파헤치기
- 2. 3. Feature Component 4. Candidate Source Component 1. Intro 5. Ranking Component 6. Tweet Mixing & Filtering Component 7. Kakaostyle Recommender System 2. Data Component
- 3. Intro - Research - Technology - Business
- 4. Intro 63조
- 5. Pipeline
- 7. Uni fi ed User Actions (UUA) 목적 주요내용 adapter raw 데이터들을 UUA에 알맞게 정제 한다. client Kafka 클라이언트와 관련된 설정 kafka Kafka 커스터마이징 파일 service 배포, 서비스 관련 모듈 ⦁ 트위터에서 일어나는 모든 유저 행동 데이터를 (준)실시간으로 수집 ⦁ 상품, 머신러닝, 마케팅을 관장하는 팀에서 활용 ⦁ Kafka를 통해서 HDFS, GCP Pub/Sub, GCP GCS(Cloud Storage), GCP BigQuery에 활용 ⦁ 모든 행동(리트윗, 좋아요, 클릭, 북마크, 비디오뷰 등) 로그가 저장 ⦁ Scala로 구현
- 8. User Signal Service (USS) 목적 주요내용 ⦁ 트위터의 유저 행동에 대한 종합적인 데이터를 제공하는 중앙집중식 온라인플랫폼 ⦁ implicit data (노출, 클릭) & explicit data (리트윗, 좋아요, 답글) 등을 수집 ⦁ UUA보다 일관성(consistency)과 정확성(accuracy)을 높이기 위해 데이터를 정제 ⦁ 데이터를 수집할 때 균일한 방식으로 타입(signal)을 수집 ⦁ 해당 데이터는 랭킹 및 머신러닝에 활용 ⦁ Scala, Thrift로 구현
- 9. User Signal Service (USS) Cont’d 주요 소스코드
- 11. Feature Component [0.21, 0.53, 0.75, 0.22…] [0.31, 0.43, 0.11, 0.26…] [0.43, 0.53, 0.32, 0.87…] [0.75, 0.22, 0.54, 0.52…] User1 User2 User3 User4 [0.61, 0.51, 0.33, 0.22…] [0.11, 0.48, 0.52, 0.44…] [0.53, 0.63, 0.67, 0.12…] [0.85, 0.14, 0.97, 0.72…] Product1 Product2 Product3 Product4 Dimension Dimension
- 13. SimClusters 목적 주요내용 ⦁ 유저간의 관계 데이터를 통해 임베딩 생성하고 트윗, 토픽 추천 등에 피쳐로 활용 ⦁ 유저들의 커뮤니티(Cluster)를 생성 ⦁ 팔로우 관계를 이분 그래프(bipartite graph)로 표현 (Follow relationships as a bipartite graph) ⦁ Consumer (팔로우 하는 유저들의 집합) ⦁ Producer (팔로우 되는 유저들의 집합)
- 14. SimClusters Cont’d 주요내용 ⦁ Consumer와 Producer를 m x n 행렬인 A로 표현 (Consumer: u & Producer: v) ⦁ Producer-Producer간의 코사인유사도를 이용한 유사성 그래프를 구현 ⦁ Threshold를 지정하여 특정 이하의 유사도를 가진 간선은 삭제 ⦁ 유사성 그래프를 이용해 Producer(팔로우된 사람)의 커뮤니티를 형성
- 15. SimClusters Cont’d 주요내용 ⦁ 앞서 계산된 커뮤니티(가입) 점수를 활용해 아래처럼 Producer와 Communities 관계인 “Know for” 행렬 V를 구성 ⦁ 행렬 V는 매우 희소(Sparse) ⦁ 트위터 프로덕션 환경에서는 약 145,000개의 커뮤니티가 생성 ⦁ Producer와 Communities관계인 V행렬과 Consumer와 Producer관계인 A행렬을 곱하면 Consumer 행렬 U을 구현 ⦁ 이는 Consumer의 롱텀 취향을 포착하는데 도움
- 17. TwHIN (Twitter Heterogeneous Information Network) 목적 주요내용 ⦁ 유저와 트윗간의 인터랙션 데이터를 그래프화 시켜 사전학습 ⦁ 추천, 광고, 검색 랭킹등에 사용 ⦁ TransE HIN (Heterogeneous Information Network)를 Twitter에 맞에 튜닝 ⦁ Head node, Relation, Tail node
- 18. TwHIN Cont’d 주요내용 ⦁ 서로 연결된 간선을 고려하여 노드의 특성을 임베딩하는 것이 목표 ⦁ 유저 인터랙션(Click, Favorite, Retweet, Reply)들의 관계를 그래프로 변경
- 19. TwHIN Cont’d 주요내용 ⦁ FAISS, HNSW를 이용해서 ANN을 이용해서 후보군을 생성 ⦁ Downstream Task에 적용하기 위해서 랭킹 모델은 DNN으로 구성 ⦁ 광고 랭킹에 이용 (CTR예측 & pCTR) ⦁ RCE(Relative Cross Entropy)를 매트릭으로 사용하여 평가에 활용
- 20. TwHIN Cont’d 주요내용 ⦁ 분산처리를 위해서 torchrec 패키지의 DDP(Distributed data parallel)를 잘 활용 ⦁ 모델의 구현은 간단하나 대부분 소스코드는 분산처리를 위한 파이프라이닝에 초점 ⦁ 분산처리로 인해서 윈도우나 맥환경에서 소스코드를 실행시키기 어려운 구조
- 22. TwHIN Cont’d
- 23. trust-and-safety-models 목적 주요내용 ⦁ 어뷰징 및 NSFW 트윗을 탐지하기 위한 모델 ⦁ pNSFWMedia : NSFW 이미지가 업로드된 트윗 탐지 (포르노 콘텐츠도 포함) ⦁ pNSFWText : 성적인 내용(텍스트)과 관련된 주제의 트윗 탐지 ⦁ pToxicity : 욕설, 폭력 등의 내용 탐지 ⦁ pAbuse : 어뷰징 콘텐츠 탐지
- 24. trust-and-safety-models Cont’d 주요 소스코드 pNSFWMedia pNSFWText
- 27. search-index 목적 주요내용 ⦁ 트위터의 검색 시스템(Earlybird) ⦁ 트위터 홈에 노출할 트윗의 랭킹을 산정하기 위한 검색(retrieval information) 구조 ⦁ 아파치 루신(Lucene) 기반으로 구성 ⦁ In-network(UserID) 기반의 트윗을 서비스 ⦁ 수백만건의 tweet 쿼리를 처리하기 위하여 효율적인 인덱싱 시스템 구축(low-latency) ⦁ 특정 유저를 팔로우하면 해당 유저의 tweet을 검색 → Light ranker를 통해 Rerank → Home에 노출
- 28. search-index Cont’d 주요내용 ⦁ tweet 인덱스를 3개의 클러스터로 구성 ⦁ 유저 수정사항(UserUpdates Ingester) 및 tweet들이 생성(Tweet Ingester)되면 kafka 토픽으로부터 이를 받아와 Elarlybird에 인덱싱 ⦁ FeatureUpdateService는 like, retweets, replies과 카운팅 인덱싱 realtime cluster 지난 7일의 public tweet을 인덱싱 protected cluster 모든 protected tweet을 인덱싱 archive cluster 지난 이틀동안의 모든 tweet을 인덱싱 (아카이빙)
- 29. search-index Cont’d 주요내용 ⦁ 검색 및 For you탭에 노출 ⦁ 트윗 추천의 50%는 search-index(Light ranker) 컴포넌트를 통해서 서비스
- 30. cr-mixer 목적 주요내용 ⦁ 개인화 알고리즘(Out-of-Network) 후보군 생성기 (Candidate Generator) ⦁ 주 목적은 후보군 생성 속도를 늘리는 것 → 파이프라인을 구성하고, 이를 혼합(mixing)하는 기능 ⦁ configurator(구성자), delegator(위임자) 역할을 하여 후보군 생성의 추상화를 제공 ⦁ Light ranking layer, Common filtering layer, Version control system 등으로 구성 ⦁ Source Signal Extraction → Candidate Generation → Filtering → Ranking ⦁ 특정 유저를 팔로우하면 해당 유저의 tweet을 검색 → Light ranker를 통해 Rerank → Home에 노출 ⦁ 디버깅 및 모니터링과 같은 외부도구도 함께 지원 ⦁ UserProfileService, RealGraph와 같은 저장소에서 Signal을 추출 → 후보생성 → 결과 캐시
- 33. light-ranker 목적 주요내용 ⦁ Earlybird light-ranker는 유저가 tweet을 클릭할 확률을 예측하는 logistic regression 모델 ⦁ heavy ranker의 심플버전 Static Features Realtime Features tweet이 retweet인지 여부 tweet의 좋아요 수 tweet에 링크 포함 여부 tweet의 답글 수 tweet에 trend keyword 포함 여부 tweet의 retweet 수 tweet이 답글인지 여부 NSFW모델에서 추출된 pToxicity, pBlock score … … Tweet Data Search Context Features User Language tweet의 좋아요 수 UserId 현재 시간 … …
- 34. heavy-ranker 목적 주요내용 ⦁ For You 타임라인에 대한 tweet 순위를 매기는 모델 ⦁ light-ranker와 동일하게 유저와 tweet에 대한 0-1 사이의 스코어를 뽑아주게됨 ⦁ Feature-Wise Multiplication CTR Ranking(Prediction) Model
- 38. ו՛ ⦁ 글로벌 IT 기업의 추천시스템의 겉핥기 체험 ⦁ 추천시스템 관련된 구조에 대한 고찰 (컴포넌트, 함수명, 디렉토리명 등) ⦁ 알고리즘도 중요하지만 라지 스케일에서 작동 가능한 병렬처리 기술 ⦁ 산학협력을 잘 활용
- 42. References - Feature Component - Candidate Source Component - Ranking Component - Data Component https://github.com/twitter/the-algorithm/tree/main/uni fi ed_user_actions https://github.com/twitter/the-algorithm/tree/main/user-signal-service https://github.com/twitter/the-algorithm/tree/main/src/scala/com/twitter/simclusters_v2 https://github.com/twitter/the-algorithm-ml/blob/main/projects/twhin https://github.com/twitter/the-algorithm/blob/main/trust_and_safety_models Satuluri, V., Wu, Y., Zheng, X., Qian, Y., Wichers, B., Dai, Q., ... & Lin, J. (2020, August). Simclusters: Community-based representations for heterogeneous recommendations at twitter. In Proceedings of the 26th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery & data mining (pp. 3183-3193). El-Kishky, A., Markovich, T., Park, S., Verma, C., Kim, B., Eskander, R., ... & Haghighi, A. (2022, August). Twhin: Embedding the twitter heterogeneous information network for personalized recommendation. In Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 2842-2850). https://github.com/twitter/the-algorithm/blob/main/src/java/com/twitter/search https://github.com/twitter/the-algorithm/tree/7f90d0ca342b928b479b512ec51ac2c3821f5922/cr-mixer https://github.com/twitter/the-algorithm/tree/main/src/python/twitter/deepbird/projects/timelines/scripts/models/earlybird https://github.com/twitter/the-algorithm-ml/blob/main/projects/home/recap Wang, Z., She, Q., & Zhang, J. (2021). MaskNet: Introducing feature-wise multiplication to CTR ranking models by instance-guided mask. arXiv preprint arXiv:2102.07619.