知乎是目前国内最大的知识问答社区。截止 2019 年 1 月，它已经成为一个拥有 2.2 亿用户的平台。每天平台上都会产生大量的新提问，但是如此海量的问题往往不会被能够回答问题的答题者主动发现。因此，有时候需要用户或平台算法主动向潜在的答题者提出邀请，让他们来回答问题。
在知乎建立的早期，邀请主要由用户向熟悉的其他答题者进行邀请。随着用户规模和问题数量的增长，人工方法不能满足实际的需求，因此知乎需要一种算法能够自动向专家邀请回答领域内的问题。
为了利用知乎积累的海量高质量文本数据和行为数据，2019 年 8 月份知乎联合智源人工智能研究院推出了专家发现算法大赛，寻找一种答题者推荐合适问题的算法。据介绍，为期四个月的比赛中，吸引了全球 11 个国家或地区 711 支队伍、1631 名选手参赛。
本次比赛共设三个级别的奖项，其中一等奖一名，二等奖两名，三等奖四名。经过几轮角逐后，昨日，智源-看山杯专家发现算法大赛举行了颁奖典礼。比赛冠军由 test 团队获得，团队成员为来自腾讯的曹雄。而亚军和季军获奖团队成员分别来自电子科技大学、广东工业大学、华南理工大学、重庆邮电大学、北京邮电大学、Keep、京东等高校和企业。
在颁奖典礼上，北京智源人工智能研究院副院长、清华大学计算机系副主任、教授唐杰称，2019 年智源人工智能研究院先后组织了 10 次竞赛，本次比赛是智源 2019 人工智能大赛的任务之一。智源研究院通过采用新的科研组织形式和人才引进培养模式，希望推动人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面的关键性突破。
知乎技术副总裁李大任表示，知乎希望能够贡献自身的数据，帮助人工智能社区发展，同时通过大赛改进知乎的内容推荐和搜索方法，推动技术进步。
随着算法等方面的进步，目前知乎平台上新提问的三天解答率为 70%，在热门关注问题上解答率则为 80% 以上。
为 183 万问题寻找答题者，这个赛题不简单
本次比赛的任务是：给定相关数据，判断被邀请的答题者是否会回答被推荐的问题，是一个推荐领域的匹配问题。
尽管看起来这是一个 matching 方面的问题，但是这一任务实际上面临很多挑战。例如它有着冷启动方面的问题——85% 的问题只有四个及以下的回答，而 66% 的用户没有回答过任何问题。
同时，任务也面临着新出现问题信息少、描述少、获取文本特征不充分的问题。此外，考虑到现实中答题者本身精力有限，而提问者对问题的需求有一定的即时性要求。如何让算法能够平衡这一矛盾也是一个值得探究的话题。
另一个较为困难的点在于，赛题涉及的数据量非常大但较为稀疏。数据集总共包含了 183 万个问题，近 200 万专家（即答题者）画像，以及 1100 多万的问题邀请记录。其中有很多问题从来没有人回答过，大量潜在的答题者都是潜水的小白，许多邀请记录是负样本。
这样一来，就要求参赛者能够从海量的稀疏数据中使用特征工程的方式，尽可能多的获取问题、用户画像和邀请记录中的各种特征，从而将数据进一步凝练。
在数据集的构建中，知乎随机选择了一个月的邀请数据进行训练，其之后一周的数据则为测试数据。其中正样本进行保留，而负样本则采样了一部分。
在比赛中，参赛队伍在获得数据后需要进行训练和测试，测评以 AUC 为指标，并按照性能进行排名。
获奖队伍使用的算法模型如下所示：
从较为靠前的排名选手使用的模型可以看出，大部分参赛者都使用了模型融合的方式进行构建。其中，使用最为广泛的是 LightGBM，一个决策树机器学习模型。此外，还可以看到和梯度提升有关的模型也受到关注，如 Catboost 和 XGBoost。最后，深度学习模型也占据着重要地位，包括 DeepFM、Wide&Deep 等。
从这里可以看出，在推荐任务上，非深度学习算法依然有着重要的地位，特别是 LightGBM、各类 Boosting 算法。它们在计算效率、特征处理等方面具有一定优势。但是深度学习强大的拟合能力，使其在包括推荐系统在内的机器学习领域都具有了一定的地位。
算法加持，特征工程也很重要
获得一等奖的是来自腾讯的 test 团队，团队仅有成员曹雄一人。他主要的研究方向是推荐算法和系统。
这一算法使用了两种机器学习模型，并采用了 5 类数据特征，通过训练模型并融合结果，取得了 0.8969 的 AUC 性能，在 700 多支参赛队伍中排名第一。
在他的解题过程中，首先对数据进行特征工程，然后将特征输入到模型中进行训练并调参，最终评价结果。其中，特征工程无疑是解题中非常关键的步骤。
5 大类别数十种特征的使用
在数据特征上，冠军算法采用了以下 5 类特征，其中每一类都包含了很多特征：
1. 用户特征2. 问题特征3. 用户兴趣命中特征4. 问题统计特征5. 用户行为特征
看起来非常分的很清楚了，但实际上，这些特征还可以继续细分，分为类别特征、文本特征、行为特征等，有些可以直接从数据中获得，而有些则需要按照时间等方式进行统计，还有一些则需要进行编码处理（如文本等）。
举例说明，在用户特征方面，用户性别、创作数量、关注话题等属于其本身的类别特征，但同时也会有它的行为特征，如用户问题标题点击率统计等。有些用户行为就需要按照天区间进行统计，如分为 1 天、7 天、14 天、30 天。同时，还可以对用户行为相似性进行统计，如问题标题点击相似等。而问题也具有类别特征，如所属话题等，还有点击率等需要统计计算的特征。
另一方面，对问题标题、描述等文本进行特征工程也是必不可少的。例如，对于问题的标题和描述，可以使用单字的嵌入或分词后进行词嵌入的方式进行处理，像冠军算法中就采用了 64 维的词嵌入。
在经过了周密的特征工程，充分挖掘特征后，解题进入下一阶段：选择模型并训练。
LightGBM+DeepFM：优势互补的模型融合
冠军算法采用的是模型融合的方法，分别使用数据在 LightGBM 和 DeepFM 两个模型上进行训练，并以 0.7 和 0.3 的权重进行融合，取得最终的 AUC 结果。
据曹雄介绍说，LightGBM 是一种较为常用的、推荐系统领域的机器学习算法。在处理特征数量不太多的情况下性能较好。
具体而言，LightGBM 是一个梯度 boosting 的框架。使用决策树算法。和其他决策树（如 XGBoost）不同，LightGBM 的树在「生长」的过程中随树叶向下，即「Leaf-wise」。而其他树的生长，如 XGBoost，则是 Level-wise 的。
LightGBM 算法图解
随着树的子叶进行收敛使其速度更快，对于内存的占用也更少了。而且 LightGBM 支持使用 category 的特征，因此在有很多类别特征的推荐系统中使用较广。这也是为什么基本上所有参赛选手都选择它作为模型一部分的原因。
在冠军算法中，LightGBM 模型中使用的超参数如下:
num_leaves=800learning_rate=0.035min_data_in_leaf=100max_bin=2047
当然，和科研有所区别，竞赛中一般会选择采用多个模型融合的方式，使整体效果得到提升，因此冠军算法还选择了 DeepFM。
DeepFM 是一个深度学习模型。首先，对于不同的特征，它采用「分而治之」的方法，让不同的特征都对应不同神经网络层，将这些特征的独热编码映射为密集向量。然后，将神经网络和因子分解机（Factorization Machines, FM）结合起来，采用并行或串行的方式，让 FM 和全连接层分别映射低阶和高阶的特征，最终实现预测。
DeepFM 的优势在于其强大的学习能力，和相比 DNN 更小的计算量。据曹雄介绍，当特征量非常巨大的时候，神经网络相比 LightGBM 等算法实际上具有更好的性能优势。
在实际过程中，test 团队对于 DeepFM 进行了一定改进，具体架构图如下：
从架构上可以看到，这里的 DeepFM 模型采用的是并行的方法：一方面使用 FM 建模特征，但同时使用 Pooling 方法单独建模用户相关的特征。同时还使用了点积计算，将问题和用户特征共同映射。最终，和 DeepFM 一样，将 FM 学习到的特征和神经网络学习到的特征一同映射到一个全连接层，并最终预测结果。
从最终的结果来看，LightGBM 取得 AUC 为 0.895，DeepFM 取得的 AUC 为 0.88。通过模型融合的方式，最终的 AUC 为 0.8969。
在专家点评环节，知乎算法团队负责人孙付伟评价说，这一工作采用了和知乎团队相似的特征工程工作，但是仅使用单模型就取得了很高的性能，是非常令人惊讶的。
作为一家知识内容平台，知乎一直重视技术创新价值的挖掘。自 2016 年引入机器学习技术以来，知乎已经将人工智能、算法技术应用到社区内容和产品体验的各个环节中。通过比赛征集算法思路，知乎可以进一步生产大量优质内容，每天为 10w+的问题找到合适的答题者。
