Умная рекомендация: как распределить ресурсы в больших системах

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет оптимизировать выделение вычислительных ресурсов в масштабных рекомендательных системах, повышая их эффективность и прибыльность.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Система MaRCA представляет собой многоагентную архитектуру, в которой совместное принятие решений осуществляется посредством адаптивно-взвешенного рекуррентного Q-Mixer, автоматизированного тестового окружения AutoBucket и балансировщика доходов и затрат на основе модельно-прогнозируемого управления, что обеспечивает комплексный подход к оптимизации.

Предложена многоагентная система обучения с подкреплением (MaRCA) для динамического распределения вычислительных ресурсов, демонстрирующая увеличение дохода на 16,67%.

Современные рекомендательные системы сталкиваются с растущей вычислительной сложностью, требующей эффективного распределения ресурсов, что зачастую ограничивает максимизацию прибыли. В данной работе представлена система MaRCA: Multi-Agent Reinforcement Learning for Dynamic Computation Allocation in Large-Scale Recommender Systems, использующая многоагентное обучение с подходом централизованного обучения и децентрализованного исполнения для оптимизации ресурсов. Предложенный фреймворк, включающий AutoBucket TestBench и Model Predictive Control, позволил увеличить доход на 16.67% при сохранении существующих вычислительных мощностей в рамках крупной e-commerce платформы. Каковы перспективы масштабирования подобных систем для обработки еще более сложных и динамичных потоков данных?

Вызов масштабируемых рекомендательных систем

Традиционные системы рекомендаций, основанные на коллаборативной фильтрации или контент-анализе, часто оказываются неспособными эффективно обрабатывать сложность современных взаимодействий между пользователями и товарами. Современные пользователи взаимодействуют с огромным количеством контента, демонстрируя динамичные и многогранные предпочтения, которые сложно уловить с помощью простых алгоритмов. Например, предпочтения могут зависеть от контекста — времени суток, местоположения, текущего настроения — что требует учета дополнительных факторов. Кроме того, современные данные характеризуются разреженностью — большинство пользователей взаимодействуют лишь с небольшой частью доступного контента, что затрудняет выявление устойчивых закономерностей. В результате, такие системы часто предлагают нерелевантные рекомендации, снижая вовлеченность пользователей и ограничивая эффективность платформы, что подчеркивает необходимость разработки более сложных и адаптивных подходов к персонализации.

Традиционные системы рекомендаций часто страдают от неэффективного использования вычислительных ресурсов из-за статического распределения. В пиковые часы, когда спрос на рекомендации возрастает, система может быть перегружена, приводя к задержкам и ухудшению пользовательского опыта. В периоды низкой активности, значительная часть вычислительной мощности простаивает, что является нерациональным использованием ресурсов. Такое статичное распределение не учитывает динамику запросов пользователей и не позволяет оперативно адаптироваться к изменяющимся потребностям, что в итоге приводит к снижению качества персонализации и увеличению операционных расходов. Для решения этой проблемы необходимы системы, способные динамически масштабировать ресурсы в зависимости от текущей нагрузки, обеспечивая оптимальную производительность и эффективность.

Для достижения действительно эффективной персонализации, современные рекомендательные системы должны выйти за рамки простого сопоставления признаков пользователя и товара. Вместо этого, необходим переход к более сложным моделям, способным рассуждать о предпочтениях пользователя, учитывая контекст, историю взаимодействий и даже скрытые мотивы. Такой подход предполагает не просто определение схожести между пользователями или товарами, а построение логической цепочки, объясняющей, почему конкретный товар может быть интересен конкретному пользователю в данный момент времени. Использование методов, таких как причинно-следственный анализ и моделирование знаний, позволяет системе не просто предсказывать, что понравится пользователю, а понимать почему это может произойти, что существенно повышает точность и релевантность рекомендаций.

Рекомендательные системы обрабатывают запросы пользователей, последовательно выполняя этапы сбора данных, анализа и формирования персонализированных рекомендаций.

Глубокое обучение с подкреплением для интеллектуального распределения ресурсов

Глубокое обучение с подкреплением (DRL) предоставляет эффективный инструментарий для разработки оптимальных политик распределения ресурсов в динамических средах. В отличие от традиционных алгоритмов, требующих явного моделирования системы, DRL позволяет агенту обучаться непосредственно на взаимодействии со средой, максимизируя заданную функцию вознаграждения. Это особенно актуально в сценариях, где аналитическое решение затруднено из-за высокой размерности пространства состояний и действий, а также из-за нелинейности зависимостей. Использование глубоких нейронных сетей в качестве аппроксиматоров функции ценности или политики позволяет DRL масштабироваться на сложные задачи, характерные для современных вычислительных систем и сетей.

Агенты глубокого обучения с подкреплением (DRL) способны прогнозировать будущий спрос на вычислительные ресурсы, анализируя исторические данные и текущую нагрузку. Это позволяет им заблаговременно корректировать распределение ресурсов — например, выделять больше мощности серверам, ожидающим пиков трафика, или перераспределять ресурсы между пользователями в зависимости от их потребностей. Проактивная адаптация, в отличие от реактивного масштабирования, повышает общую эффективность использования ресурсов и позволяет обеспечить персонализированный пользовательский опыт, оптимизируя производительность приложений и снижая задержки. Такой подход позволяет минимизировать избыточное выделение ресурсов и, как следствие, снизить операционные расходы.

Алгоритм глубокого обучения с подкреплением (DQN) служит отправной точкой для разработки систем интеллектуального распределения ресурсов, однако его применение в реальных условиях сталкивается с ограничениями. В частности, DQN испытывает трудности в условиях частичной наблюдаемости состояния среды, когда агент не имеет полного доступа к информации о системе. Кроме того, сложность пространства действий — количество и разнообразие возможных действий агента — может существенно замедлить процесс обучения и снизить эффективность DQN. Для решения этих проблем требуется расширение базового алгоритма, например, за счет использования рекуррентных нейронных сетей для обработки последовательностей наблюдений и иерархических подходов к декомпозиции пространства действий.

Кооперативные агенты и расширенная декомпозиция Q-значений

Кооперативные многоагентные системы (КМАС) обеспечивают распределенное принятие решений, что позволяет повысить масштабируемость и устойчивость при распределении ресурсов. В отличие от централизованных систем, где одно агент принимает все решения, КМАС позволяют нескольким агентам совместно решать задачи, что снижает нагрузку на отдельное звено и повышает отказоустойчивость. Распределенный характер принятия решений в КМАС позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных и адаптироваться к изменяющимся условиям среды. Это особенно важно в сложных сценариях, где централизованное управление становится невозможным или неэффективным, например, в управлении логистическими сетями, роботизированными складскими комплексами или распределенными вычислительными системами. Эффективное распределение задач и координация между агентами в КМАС критически важны для достижения оптимальных результатов.

Сети декомпозиции ценностей (Value Decomposition Networks, VDN) и QMIX представляют собой методы эффективного разложения глобальной функции ценности на индивидуальные вклады каждого агента. VDN предполагает, что глобальная функция ценности является простой суммой функций ценности отдельных агентов: $Q(s,a) = \sum_{i=1}^{N} Q_i(s_i, a_i)$ , где N — количество агентов, $s_i$ — состояние i-го агента, а $a_i$ — его действие. QMIX, в отличие от VDN, использует нелинейную комбинацию индивидуальных функций ценности, позволяя моделировать более сложные взаимодействия между агентами, но при этом сохраняя свойство монотонности, гарантирующее оптимальность политики. Оба подхода позволяют обучать многоагентные системы, используя единую глобальную функцию ценности, что упрощает процесс обучения и повышает эффективность координации действий.

Концепция централизованного обучения с децентрализованным выполнением (CTDE) позволяет агентам в многоагентных системах обучаться скоординированным стратегиям поведения, используя централизованный критик для оценки совместных действий, при этом каждый агент действует независимо во время выполнения. В процессе обучения, централизованный критик имеет доступ к глобальному состоянию и действиям всех агентов, что позволяет ему предоставлять более точные оценки ценности. Однако, во время реальной эксплуатации, каждый агент использует только локальные наблюдения для принятия решений, что обеспечивает масштабируемость и устойчивость системы к отказам отдельных агентов. Такой подход сочетает преимущества как централизованного планирования, так и децентрализованного контроля, обеспечивая эффективное взаимодействие в сложных средах.

AWRQ-Mixer представляет собой развитие архитектуры QMIX, направленное на повышение точности оценки $Q$ -значений. В отличие от QMIX, AWRQ-Mixer использует адаптивные веса для каждого вклада агента в глобальное $Q$ -значение, что позволяет динамически регулировать значимость отдельных действий. Кроме того, в AWRQ-Mixer добавлены рекуррентные связи, обеспечивающие учет временной зависимости между состояниями и действиями агентов. Результаты экспериментов демонстрируют, что AWRQ-Mixer достигает коэффициента корреляции рангов Спирмена (rs) в 0.912, что свидетельствует о высокой точности ранжирования действий по их ожидаемой выгоде.

Архитектура AWRQ-Mixer в MaRCA обеспечивает адаптивное взвешивание рекуррентных Q-сетей для улучшения координации многоагентного обучения с подкреплением.

Реалистичная оценка стоимости и валидация системы

Автоматизированный стенд AutoBucket предоставляет методику моделирования реалистичных паттернов трафика и оценки вычислительных затрат. Данный стенд позволяет генерировать тестовые нагрузки, имитирующие поведение пользователей в реальных условиях, что необходимо для точного анализа производительности и масштабируемости системы. Оценка вычислительных затрат производится на основе смоделированных данных, позволяя определить требуемые ресурсы для обработки заданного объема трафика и оптимизировать использование аппаратного обеспечения. Использование AutoBucket позволяет проводить всестороннее тестирование системы до её развертывания, выявлять узкие места и предотвращать проблемы, связанные с недостаточной производительностью или высокой стоимостью эксплуатации.

Для точного моделирования взаимодействий признаков в AutoBucket TestBench используются Deep & Cross Networks (DCN) и Multi-gate Mixture of Experts (MMoE). DCN объединяют возможности глубоких нейронных сетей и моделирования кросс-признаков, позволяя эффективно захватывать как линейные, так и нелинейные зависимости между входными данными. Multi-gate Mixture of Experts (MMoE) применяет архитектуру, в которой несколько «экспертов» обрабатывают различные подмножества признаков, а механизм мульти-гейта динамически распределяет входные данные между этими экспертами, повышая способность модели к обобщению и улучшая точность прогнозирования. Комбинация DCN и MMoE позволяет более реалистично отражать сложные взаимосвязи в данных, что критически важно для точной оценки вычислительных затрат и оптимизации производительности системы.

Балансировщик доходов и затрат, основанный на моделирующем прогнозирование (MPC) и использующий методы лагранжевой релаксации, обеспечивает оптимизацию взаимосвязи между производительностью и стоимостью. MPC позволяет прогнозировать будущие доходы и затраты на основе динамически меняющихся условий, а лагранжева релаксация применяется для решения задачи оптимизации, разбивая ее на более простые подзадачи и эффективно находя компромисс между максимизацией доходов и минимизацией вычислительных затрат. Данный подход позволяет динамически корректировать выделение ресурсов, гарантируя оптимальное соотношение между полученным доходом и потребляемыми вычислительными ресурсами, что способствует повышению общей эффективности системы.

В ходе тестирования фреймворка MaRCA было зафиксировано увеличение дохода от рекламы на 16.67% без увеличения вычислительных затрат. Данный результат подтверждает эффективность предложенных стратегий динамического распределения ресурсов. Расчет окупаемости инвестиций (ROI) по результатам тестирования составил 97.30%, что свидетельствует о высокой экономической целесообразности применения фреймворка MaRCA для оптимизации рекламных кампаний и управления ресурсами.

Тестовая платформа AutoBucket позволяет проводить многоступенчатую оценку вычислительных затрат, используя моделирование трафика, регрессионный анализ и учет последовательности данных.

К адаптивным и эффективным рекомендательным системам

Современные рекомендательные системы все чаще сталкиваются с проблемой динамически меняющегося поведения пользователей и ограниченности вычислительных ресурсов. Для решения этой задачи предложен инновационный подход, основанный на сочетании обучения с подкреплением (DRL) и контекстно-адаптивного управления ресурсами (CMAS). Благодаря DRL система способна обучаться оптимальному распределению вычислительных мощностей в зависимости от текущего профиля пользователя и доступных ресурсов, а CMAS обеспечивает гибкую адаптацию к меняющимся условиям в реальном времени. Это позволяет системе не только повысить точность рекомендаций, но и существенно снизить затраты на вычисления, избегая перегрузки и неэффективного использования ресурсов. В результате, достигается оптимальный баланс между качеством рекомендаций и производительностью системы, что особенно важно для масштабных онлайн-платформ.

Предложенная система направлена на существенное снижение неэффективного использования ресурсов при формировании рекомендаций. Благодаря оптимизации алгоритмов и динамическому распределению вычислительных мощностей, удается минимизировать избыточные операции и сосредоточиться на наиболее релевантных для пользователя данных. Это, в свою очередь, приводит к более точной и персонализированной выдаче рекомендаций, учитывающих индивидуальные предпочтения и текущий контекст. В результате пользователи получают более полезный и приятный опыт взаимодействия с системой, что способствует повышению их удовлетворенности и лояльности. Эффективное использование ресурсов также снижает эксплуатационные расходы и позволяет масштабировать систему для обслуживания большего числа пользователей без ущерба для качества рекомендаций.

Предстоящие исследования направлены на расширение возможностей предложенного подхода для работы со всё более сложными сценариями, включая учет контекстуальных факторов и неявных предпочтений пользователей. Особое внимание будет уделено изучению новых алгоритмов оптимизации, в том числе тех, которые сочетают в себе преимущества различных методов машинного обучения и позволяют достичь более высокой точности и эффективности рекомендаций. Планируется также исследовать возможности адаптации системы к динамически меняющимся условиям, таким как колебания объемов данных и изменения в поведении пользователей, с целью обеспечения стабильно высокого качества обслуживания и максимальной персонализации. Эти разработки заложат основу для создания интеллектуальных рекомендательных систем, способных предвосхищать потребности пользователей и предоставлять им наиболее релевантный контент.

Предложенный подход закладывает основу для создания принципиально новых рекомендательных систем, способных динамически адаптироваться к изменяющимся потребностям пользователей и доступным ресурсам. В отличие от традиционных систем, работающих по жестко заданным алгоритмам, эта архитектура позволяет оптимизировать вычислительные мощности в реальном времени, направляя их на наиболее важные задачи — повышение точности персонализации и обеспечение мгновенного отклика. Такая гибкость критически важна в условиях экспоненциального роста объемов данных и усложнения пользовательского поведения, поскольку позволяет не только эффективно использовать имеющиеся ресурсы, но и предвидеть будущие потребности. В результате, создаются системы, способные не просто предлагать релевантный контент, но и активно обучаться, предвосхищать желания пользователей и обеспечивать непревзойденный пользовательский опыт, что делает их ключевым элементом будущих цифровых платформ.

Представленная работа демонстрирует стремление к математической чистоте в решении сложной задачи распределения вычислительных ресурсов. В основе подхода MaRCA лежит оптимизация, основанная на предсказании и кооперации агентов, что позволяет добиться значительного увеличения дохода. Этот метод, подобно строгой логической дедукции, не оставляет места для случайности или приблизительных решений. Как заметил Блез Паскаль: «Человек — это тростник, самый слабый в природе, но это тростник, который мыслит». Так и MaRCA, несмотря на сложность решаемой задачи, представляет собой элегантное и доказанное решение, основанное на четких алгоритмах и математической модели, что подтверждает важность строгой логики в построении эффективных систем.

Что Дальше?

Представленная работа, демонстрируя эффективность кооперативного подхода к распределению вычислительных ресурсов, всё же оставляет ряд вопросов без ответа. Увеличение дохода на 16.67% — результат, безусловно, примечательный, но истинный математик не успокоится, пока не будет доказана оптимальность. Текущая реализация, вероятно, чувствительна к специфике используемого набора данных и архитектуре рекомендательной системы. Необходимо исследовать, насколько хорошо предложенный алгоритм масштабируется при увеличении числа агентов и сложности модели.

Более того, оценка вычислительных затрат, хотя и необходимая, остаётся эвристической. Будущие исследования могли бы сосредоточиться на разработке более точных и динамических моделей предсказания стоимости вычислений, возможно, с использованием методов, заимствованных из теории информации или статистической физики. Особый интерес представляет вопрос о балансе между централизованным планированием, обеспечиваемым контроллером, и децентрализованной автономией агентов. Какая степень контроля является оптимальной, чтобы избежать как стагнации, так и хаоса?

В конечном итоге, настоящая элегантность алгоритма проявится не в достижении локального максимума, а в его способности адаптироваться к меняющимся условиям и непредсказуемости реального мира. Задача не в том, чтобы построить идеальную систему, а в том, чтобы создать систему, способную к самосовершенствованию и эволюции.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24325.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-03 03:54