[分布式机器学习的故事-5]Rephil和MapReduce：描述长尾数据的数学模型

Google Rephil是Google AdSense背后广告相关性计算的头号秘密武器。但是这个系统没有发表过论文。只是其作者（博士Uri Lerner和工程师Mike Yar）在2002年在湾区举办的几次小规模交流中简要介绍过。所以Kevin Murphy把这些内容写进了他的书《Machine Learning: a Probabilitic Perspecitve》里。在吴军博士的《数学之美》里也提到了Rephil。

Rephil的模型是一个全新的模型，更像一个神经元网络。这个网络的学习过程从Web scale的文本数据中归纳海量的语义——比如“apple”这个词有多个意思：一个公司的名字、一种水果、以及其他。当一个网页里包含”apple”, “stock”, “ipad”等词汇的时候，Rephil可以告诉我们这个网页是关于apple这个公司的，而不是水果。

这个功能按说pLSA和LDA也都能实现。为什么需要一个全新的模型呢？

从2007年至今，国内外很多团队都尝试过并行化pLSA和LDA。心灵手巧的工程师们，成功的开发出能学习数万甚至上十万语义（latent topics）的训练系统。但是不管大家用什么训练数据，都会发现，得到的大部分语义（相关的词的聚类）都是非常类似，或者说“重复”的。如果做一个“去重”处理，几万甚至十万的语义，就只剩下几百几千了。

这是怎么回事？

如果大家尝试着把训练语料中的低频词去掉，会发现训练得到的语义和用全量数据训练得到的差不多。换句话说，pLSA和LDA模型的训练算法没有在意低频数据。

为什么会这样呢？因为pLSA和LDA这类概率模型的主要构造单元都是指数分布（exponential distributions）。比如pLSA假设一个文档中的语义的分布是multinomial的，每个语义中的词的分布也是multinomial的。因为multinomial是一种典型的指数分布，这样整个模型描述的海量数据的分布，不管哪个维度上的marginalization，都是指数分布。在LDA中也类似——因为LDA假设各个文档中的语义分布的multinomial distributions的参数是符合Dirichlet分布的，并且各个语义中的词的分布的multinomial distributions的参数也是符合Dirichlet分布的，这样整个模型是假设数据是指数分布的。

可是Internet上的实际数据基本都不是指数分布的——而是长尾分布的。至于为什么是这样？可以参见2006年纽约时报排名畅销书The Long Tail: Why the Future of Business is Selling Less of More。或者看看其作者Chris Anderson的博客The Long Tail。

长尾分布的形状大致如下图所示：

其中x轴表示数据的类型，y轴是各种类型的频率，少数类型的频率很高（称为大头，图中红色部分），大部分很低，但是大于0（称为长尾，图中黄色部分）。一个典型的例子是文章中词的分布，有个具体的名字Zipf’s law，就是典型的长尾分布。而指数分布基本就只有大头部分——换句话说，如果我们假设长尾数据是指数分布的，我们实际上就把尾巴给割掉了。

割掉数据的尾巴——这就是pLSA和LDA这样的模型做的——那条长尾巴覆盖的多种多样的数据类型，就是Internet上的人生百态。理解这样的百态是很重要的。比如百度和Google为什么能如此赚钱？因为互联网广告收益。传统广告行业，只有有钱的大企业才有财力联系广告代理公司，一帮西装革履的高富帅聚在一起讨论，竞争电视或者纸媒体上的广告机会。互联网广告里，任何人都可以登录到一个网站上去投放广告，即使每日广告预算只有几十块人民币。这样一来，刘备这样织席贩屡的小业主，也能推销自己做的席子和鞋子。而搜索引擎用户的兴趣也是百花齐放的——从人人爱戴的陈老师苍老师到各种小众需求包括“红酒木瓜汤”（一种丰胸秘方，应该出丰胸广告）或者“苹果大尺度”（在搜索范冰冰主演的《苹果》电影呢）。把各种需求和各种广告通过智能技术匹配起来，就酝酿了互联网广告的革命性力量。这其中，理解各种小众需求、长尾意图就非常重要了。

实际上，Rephil就是这样一个能理解百态的模型。因为它把Google AdSense的盈利能力大幅提升，最终达到Google收入的一半。两位作者荣获Google的多次大奖，包括Founders’ Award。

而切掉长尾是一个很糟糕的做法。大家还记得小说《1984》里有这样一个情节吗？老大哥要求发布“新话”——一种新的语言，删掉自然英语中大部分词汇，只留下那些主流的词汇。看看小说里的人们生活的世界，让人浑身发毛，咱们就能体会“割尾巴”的恶果了。没有看过《1984》的朋友可以想象一下水木首页上只有“全站十大”，连“分类十大”都删掉之后的样子。

既然如此，为什么这类模型还要假设数据是指数分布的呢？——实在是不得已。指数分布是一种数值计算上非常方便的数学元素。拿LDA来说，它利用了Dirichlet和multinomial两种分布的共轭性，使得其计算过程中，模型的参数都被积分给积掉了（integrated out）。这是AD-LDA这样的ad hoc并行算法——在其他模型上都不好使的做法——在LDA上好用的原因之一。换句话说，这是为了计算方便，掩耳盗铃地假设数据是指数分布的。

实际上，这种掩耳盗铃在机器学习领域很普遍。比如有个兄弟听了上面的故事后说：“那我们就别用概率模型做语义分析了，咱们还用矩阵分解吧？SVD分解怎么样？” 很不好意思的，当我们把SVD分解用在语义分析（称为LSA，latent semantic analysis）上的时候，我们还是引入了指数分布假设——Gaussian assumption或者叫normality assumption。这怎么可能呢？SVD不就是个矩阵分解方法吗？确实传统SVD没有对数据分布的假设，但是当我们用EM之类的算法解决存在missing data的问题——比如LSA，还有推荐系统里的协同过滤（collaborative filtering）——这时不仅引入了Gaussian assumption，而且引入了linearity assumption。当我们用其他很多矩阵分解方法做，都存在同样的 问题。

掩耳盗铃的做法怎么能存在得如此自然呢？这是因为指数分布假设（尤其是Gaussian assumption）有过很多成功的应用，包括通信、数据压缩、制导系统等。这些应用里，我们关注的就是数据中的低频部分；而高频部分（或者说距离mean比较远的数据）即使丢掉了，电话里的声音也能听懂，压缩还原的图像也看得明白，导弹也还是能沿着“最可能”靠谱的路线飞行。我们当然会假设数据是指数分布的，这样不仅省计算开销，而且自然的忽略高频数据，我们还鄙夷地称之为outlier或者noise。

可是在互联网的世界里，正是这些五花八门的outliers和noise，蕴含了世间百态，让数据不可压缩，从而产生了“大数据”这么个概念。处理好大数据的公司，赚得盆满钵满，塑造了一个个传奇。这里有一个听起来比较极端的说法大数据里无噪声——很多一开始频率很低，相当长尾，会被词过滤系统认为是拼写错误的queries，都能后来居上成为主流。比如“神马”，“酱紫”。

Rephil系统实现的模型是一个神经元网络模型（neural network）。它的设计的主要考虑，就是要能尽量好的描述长尾分布的文本数据和其中蕴含的语义。Rephil模型的具体技术细节因为没有在论文中发表过，所以不便在这里透露。但是Rephil模型描述长尾数据的能力，是下文将要介绍的Peacock系统的原动力，虽然两者在模型上完全不同。

Rephil系统是基于Google MapReduce构建的。如上节所述，MapReduce在用来实现迭代算法的时候，效率是比较低的。这也是Peacock要设计全新框架的原动力——使其比MapReduce高效，但同时像MapReduce一样支持fault recovery。

作者：王益

文章来源：火光摇曳