【王树森推荐系统】召回12：曝光过滤 & Bloom Filter

概述

• 曝光过滤通常是在召回阶段做，具体的方法就是用 Bloom Filter

曝光过滤问题

• 如果用户看过某个物品，则不再把该物品曝光给用户。原因是同一个物品重复曝光给用户会损害用户体验，但也不是所有推荐系统都有曝光过滤，像 youtube 这样的长视频就没有曝光过滤，看过的也可以再次推荐
• 对于每个用户，记录已经曝光给他的物品（小红书只召回 1 个月以内的笔记，因此只需要记录每个用户最近 1 个月的曝光历史）
• 对于每个召回的物品，判断它是否已经给该用户曝光过，排除掉曾经曝光过的物品
• 一位用户看过 $n$ 个物品，本次召回 $r$ 个物品，如果爆力对比，需要 $O(nr)$ 的时间。
• 在小红书一个月 $n$ 的曝光量级大概是几千，每次推荐召回量 $r$ 的量级也是几千，暴力对比的计算量太大了，所以实践中不暴力对比，而是用 Bloom Fliter

Bloom Filter

• Bloom Filter是一种数据结构，发表在 1970 年，以它的发明者命名
• 推荐系统的曝光过滤基本上都是用 Bloom Fliter 做的
• Bloom Fliter 判断要给物品ID是否已经在已曝光的物品集合中
• 如果判断为 no，那么该物品一定不在集合中
• 如果判断为 yes，那么该物品很可能在集合中（可能误伤，错误判断未曝光物品为已曝光，将其过滤掉）
• 如果用 Bloom Fliter 过滤，肯定能干掉所有已经曝光的物品，但是可能会误伤
• Bloom Fliter 把物品集合表征为一个 m 维二进制向量
• 每个用户有一个曝光物品的集合，表征为一个向量，需要 m bit 的存储
• Bloom fliter 有 k 个哈希函数，每个哈希函数把物品ID映射成介于 0 和 m-1 之间的整数

Bloom Filter (k=1)

• 初始的时候向量是全 0 的
  
• 我们知道用户有哪些已经曝光过的物品，如下图哈希函数把第一个物品 $I{D}_1$ 映射为 1，所以我们将二进制的第一位映射为 1
  
• 第二个物品 $I{D}_2$ 映射为了 8，所以把位置 8 的二进制位改为 1
  
• 哈希函数把第三个物品 $I{D}_3$ 映射为了位置 1，这个位置的元素已经是 1 了，不需要修改这个数值
  
• 哈希函数把第四个物品 $I{D}_4$ 映射到了位置 5，我们也将其置为 1
  
• 哈希函数把第五第六个物品都映射到了位置 5，这个位置已经是 1 了，不需要修改这个数值，到此为止我们已经把 6 个物品表征为一个向量
  
• 用户发起推荐请求后曝光很多物品，这里用一个之前未曝光给用户的物品，他被映射到位置 2，这个位置是 0，所以 Bloom Filter 判断这个物品之间没有被曝光
• 这个判断是正确的。如果 Bloom Filter 认为它没有被曝光，那么它肯定没被曝光，Bloom Filter 不会把已曝光的物品错判未未曝光
  
• 而下面又一个新来的物品已经曝光了，那么它就会被映射到之前它标记过的位置
  
• 对于又一个新的未曝光的物品，哈希函数把它映射到了位置 8，这个位置已经被标记为了 1，所以被认为已经曝光过了，此时错判
  

Bloom Filter (k=3)

• 初始全0，来了一个 $I{D}_1$ 物品，此时有 3 个哈希函数，我们把它映射到了 3 个位置上，我们把 3 个位置都置为 1
  
• $I{D}_2$ 也是一个已曝光的物品，我们还用 3 个哈希函数把它映射到 3 个位置上，把 3 个位置的都置为 1
  
• 现在有一个召回的物品 $I{D}_8$，用 3 个哈希函数把它映射到了 3 个不同的位置。假如这个物品已经曝光，那么 3 个位置肯定都是 1 了，但其中 1 个位置是 0，说明这个物品还未曝光
  
• 对于 $I{D}_4$ ，它已经被曝光，判断是正确的
  
• 对于未曝光的 $I{D}_9$ ，它映射的 3 个位置都为 1，被误判了
  

误伤概率分析

• 曝光物品集合大小为 $n$，二进制向量维度为 $m$，使用 $k$ 个哈希函数
• $n$ 越大，向量中的 1 越多，误伤的概率越大（未曝光的 $k$ 个位置恰好都是 1 的概率大）
• $m$ 越大，向量越长，越不容易发生哈希碰撞，需要的存储也越多
• $k$ 太大，太小都不好，$k$ 有最优取值
  
• 设定可容忍的误伤概率为 $\delta$ ，那么最优参数为：
  
• 只需要 m = 10n bit，就可以把误伤概率降低到 1% 以下

曝光过滤的链路

• 把曝光物品记录下来，反馈给召回阶段，用于过滤召回的物品
  
• app 的前端有埋点，所有曝光的物品都会被记录下来。这个落表的速度要足够快，否则可能会出问题
• 用户推荐页面两次刷新间隔也就几分钟，快的话也就一二十秒，在下次刷新前就得把本次曝光的结果写道 Bloom Filter 上，否则下一刷很可能会出重复的物品。
• 所以要用实时流处理，比如把曝光物品写入 Kafka 消息队列，用 Flink 做实时计算
  
• Flink 实时读取 Kafka 消息队列，计算曝光物品的哈希值，把结果写道 Bloom Fliter 的二进制向量上
• 用这样的实时数据链路，在曝光发生的几秒后，这位用户的 Bloom Filter 就会被修改，就可以避免重复曝光
• 但实时流这部分也是最容易出问题的，如果挂掉了或者延时特别大。那么上一刷才看过的物品又会出现
  
• 曝光过滤具体用在召回完成之后：召回服务器请求曝光过滤服务，曝光过滤服务把二进制向量发送给召回服务器，在召回服务器上用 Bloom Filter 计算召回的物品的哈希值，再和二进制向量做对比，把已经曝光的物品给过滤掉，发送剩余的物品给排序服务器

Bloom Filter 的缺点

• Bloom 把物品的集合表示成一个二进制向量
• 每往集合中添加一个物品，只需要把向量的 k 个位置的元素置为 1
• Bloom Filter 只支持添加物品，不支持删除物品，从集合中移除物品，无法消除它对向量的影响。因为是共享的，所以要移除的话不能简单的把它的位置都改为 0，因为有可能别的物品也在这个位置有标记
• 每天都需要从物品集合中移除年龄大于 1 个月的物品（超龄物品不可能被召回，没必要把它们记录在 Bloom Filter，降低 n 可以降低误伤率）
• 想要删除一个物品，需要计算整个集合的二进制向量