如何運用強化學習來提升快手用戶留存？

短影片推薦系統的核心目標是透過提升用戶留存，牽引 DAU 成長。因此留存是各APP的核心業務優化指標之一。然而留存是使用者和系統多次互動後的長期回饋，很難分解到單一 item 或單一 list，因此傳統的 point-wise 和 list-wise 模型難以直接優化留存。

強化學習（RL）方法透過和環境互動的方式優化長期獎勵，適合直接優化使用者留存。此工作將留存優化問題建模成一個無窮視野請求粒度的馬爾科夫決策過程（MDP），使用者每次請求推薦系統決策一個動作（action），用於聚合多個不同的短期回饋預估（觀看時長、按讚、追蹤、留言、轉發等）的排序模型評分。此工作目標是學習策略（policy），最小化使用者多個會話的累積時間間隔，提升 App 開啟頻次進而提升使用者留存。

然而由於留存訊號的特性，現有RL 演算法直接應用存在以下挑戰：1）不確定性：留存訊號不僅由推薦演算法決定，還受到許多外部因素幹擾； 2）偏差：留存訊號在不同時間段、不同活躍度用戶群存在偏差；3）不穩定性：與遊戲環境立即返回獎勵不同，留存訊號通常在數小時至幾天返回，這會導致RL 演算法在線訓練的不穩定問題。

該工作提出 Reinforcement Learning for User Retention algorithm（RLUR）演算法解決以上挑戰並直接優化留存。透過離線和線上驗證，RLUR 演算法相比 State of Art 基準能夠顯著地提升次留指標。 RLUR 演算法已經在快手 App 全量，並且能夠持續地拿到顯著的次留和 DAU 收益，是業界首次透過 RL 技術在真實生產環境提升用戶留存。該工作已被 WWW 2023 Industry Track 接收。

#作者：蔡慶芃，劉殊暢，王學良，左天佑，謝文濤，楊斌，鄭東，江鵬

論文網址：https://arxiv.org/pdf/2302.01724.pdf

問題建模

######################## #######如圖1（a）所示，該工作把留存優化問題建模成一個無窮視野請求粒度馬爾科夫決策過程（infinite horizo​​​​n request-based Markov Decision Process），其中推薦系統是agent，使用者是環境。使用者每次開啟 App，開啟一個新的 session i。如圖1（b），用戶每次請求#########推薦系統根據用戶狀態##########決策一個參數向量#########，同時n個預估不同短期指標（觀看時間長度、按讚、關注等）的排序模型對每個候選影片j 進行評分#########。然後排序函數輸入 action 以及每個影片的評分向量，得到每個影片的最終評分，並選出得分最高的 6 個影片展示給用戶，用戶返回 immediate feedback#########。當使用者離開App 時本session 結束，使用者下次開啟App session i 1 開啟，上一個session 結尾和下一個session 開始的時間間隔被稱為回訪時間（Returning time），######### 。  研究的目標是訓練策略最小化多個 session 的回訪時間總和。 ##########

RLUR 演算法

該工作首先討論怎麼預估累計回訪時間，然後提出方法解決留存訊號的幾個關鍵挑戰。這些方法彙整成 Reinforcement Learning for User Retention algorithm，簡寫為 RLUR。

回訪時間預估

#如圖1（d）所示，由於動作是連續的，該工作採取DDPG 演算法的temporal difference（TD）學習方式預估回訪時間。

由於每個session 最後一次要求才有回訪時間reward，中間reward 為0，作者設定折扣因子在每個session 最後一次請求取值為，其他請求為1。這樣的設定能夠避免回訪時間指數衰減。並且從理論上可以證明當 loss（1）為 0 時，Q 實際上預估多個 session 的累計回訪時間，。

解決延遲獎勵問題

#由於回訪時間只發生在每個session 結束，這會帶來學習效率低的問題。因而作者運用啟發式獎勵來增強策略學習。由於短期回饋和留存是正相關關係，因而作者把短期回饋當作第一種啟發式獎勵。而作者採用 Random Network Distillation（RND）網絡來計算每個樣本的內在獎勵作為第二種啟發式獎勵。具體而言 RND 網絡採用 2 個相同的網絡結構，一個網絡隨機初始化 fixed，另一個網絡擬合這個固定網絡，擬合 loss 作為內在獎勵。如圖 1（e）所示，為了減少啟發式獎勵對留存獎勵的干擾，該工作學習一個單獨的 Critic 網絡，用來估計短期回饋和內在獎勵總和。即 。

解決不確定性問題

#由於回訪時間受到許多推薦之外的因素影響，不確定度高，會影響學習效果。此工作提出一個正規化方法來減少變異數：首先預估一個分類模型來預估回訪時間機率，即預估回訪時間是否短於 ；然後用馬可夫不等式得到回訪時間下界，; 最後用真實回訪時間/ 預估回訪時間下界作為正則化的回訪reward。

解決偏差問題

#由於不同活躍群體的行為習慣差異大，高活用戶留存率高且訓練樣本數也顯著多於低活用戶，這會導致模型學習被高活用戶主導。為解決這個問題，該工作對高活和低活不同群體學習 2 個獨立策略，採用不同的資料流進行訓練，Actor 最小化回訪時間同時最大化輔助獎勵。如圖 1（c），以高活群體為例，Actor loss 為：

解決不穩定性問題

由於回訪時間訊號延遲，一般在幾個小時到數天內返回，這會導致RL 在線訓練不穩定。而直接使用現有的 behavior cloning 的方式要么極大限制學習速度要么不能保證穩定學習。因而該工作提出一個新的軟正則化方法，即在actor loss 乘上一個軟正則化係數：

##這個正則化方法本質上是一種制動效應：如果當前學習策略和樣本策略偏差很大，這個loss 會變小，學習會趨於穩定；如果學習速度趨於穩定，這個loss 重新變大，學習速度加快。當，代表對學習過程不加任何限制。

離線實驗

該工作把RLUR 和State of the Art 的強化學習演算法TD3，以及黑盒子優化方法Cross Entropy Method (CEM) 在公開資料集KuaiRand 進行比較。這項工作首先基於 KuaiRand 資料集建立一個留存模擬器：包含使用者立即回饋，使用者離開 Session 以及使用者回訪 App 三個模組，然後在這個留存模擬器評測方法。

表 1 說明 RLUR 在回訪時間和次留指標顯著優於 CEM 和 TD3。研究進行消融實驗，比較 RLUR 和只保留留存學習部分 (RLUR (naive))，可以說明研究針對留存挑戰解決方法的有效性。並且透過和對比，說明最小化多個 session 的回訪時間的演算法效果優於只最小化單一 session 的回訪時間。

線上實驗

#該工作在快手短影片推薦系統進行A/B 測試對比RLUR 和CEM 方法。圖 2 分別顯示 RLUR 比較 CEM 的 App 開啟頻次、DAU、次留、7 留的提升百分比。可以發現 App 開啟頻次在 0-100 天逐漸提升甚至收斂。並且也拉動次留、7 留以及 DAU 指標的提升（0.1% 的 DAU 以及 0.01% 的次留提升視為統計顯著）。

總結與未來工作

本文研究如何透過RL 技術提升推薦系統用戶留存，該工作將留存優化建模成一個無窮視野請求粒度的馬可夫決策過程，該工作提出RLUR 演算法直接優化留存並有效應對留存訊號的幾個關鍵挑戰。 RLUR 演算法已在快手 App 全量，能夠拿到顯著的次留和 DAU 收益。關於未來工作，如何採用離線強化學習、Decision Transformer 等方法更有效提升使用者留存是一個很有前景的方向。

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