BST演算法 - PolarDB

BST演算法採用了強大的Transformer架構，用於捕獲使用者行為的資料中的長期時序資訊。BST能夠提取行為序列中的隱式特徵，並對未來的目標結果進行預測，在與行為序列相關的業務情境中（例如推薦、使用者生命週期價值挖掘等）發揮出明顯的優勢。

使用情境

BST演算法能夠支援包括分類、迴歸在內的多種預測情境：

輸入的通常是滿足時序特徵的行為序列，以LONGTEXT類型儲存在資料庫，例如使用者最近七天的點擊行為等。
輸出的通常是預測的目標，整數型或者浮點型，如付費金額、是否流失、是否付費等。
分類情境樣本：
遊戲情境內新使用者付費預測、一般付費使用者和大額付費使用者流失預測。例如在某遊戲營運情境中，將付費使用者最近14天的所有的遊戲內行為，構建為BST演算法的輸入行為序列，該演算法會提取行為序列中的表現特徵，以此來預測未來14天是否會發生流失現象（連續14天不登入即為流失）。
迴歸情境樣本：
遊戲情境內新使用者付費金額預測。例如在某遊戲營運情境中，將新使用者24小時內所有遊戲行為，構建為BST演算法的輸入行為序列，該演算法會提取行為序列中的表現特徵，以此來預測新使用者未來7天的消費總額。

使用限制

BST演算法模型的輸入資料適用於樣本較為均衡的情況。若樣本比例不均衡，例如多數類比少數類多20倍以上，建議參考PolarDB for AI中K-Means演算法，預先對造成不均衡的類別（例如不付費群體）進行聚類等預先處理，使得資料類別分布更均勻。更多資訊，請參見K均值聚類演算法（K-Means）。

演算法模型建立需要的資料表格式

列名稱	必選/可選	列類型	列描述	樣本
uid	必選	VARCHAR	標記每條待預測資料的ID（使用者ID、商品ID等）。	253460731706911258
event_list	必選	LONGTEXT	輸入表中用於建立模型的行為序列，序列中資料用逗號（,）分隔，序列內資料用INT類型標記每一種行為ID，序列內資料按照其對應的時間戳記大小升序排序。	"[183, 238, 153, 152]"
target	必選	INT、FLOAT 、DOUBLE	衡量演算法模型指標的樣本標籤。	0
val_row	可選	INT	為了避免模型過擬合，您可以指定驗證集。取值如下： 0：表示標記建立模型資料。 1：表示標記驗證資料。說明通常會和建立模型參數配置中的version和val_flag配合使用，配合情況如下： version=1且val_flag=1時，val_row會生效。 val_flag=0時，如已聲明val_row，則只取val_row=0的資料作為建立模型資料。	1
other_feature	可選	INT、FLOAT 、DOUBLE、LONGTEXT	模型的其他特徵。在使用時需要在建立模型參數x_value_cols和x_statics_cols的配置中包含所需特徵列名。說明 other_feature為LONGTEXT類型時，文本內支援格式：JSON、列表，或者以`,`分割的字串。可以填寫多個other_feature參數，例如：other_feature1、other_feature2等。	2
val_x_cols	可選	LONGTEXT	驗證資料集的event_list列，資料內容類別似event_list列，用於演算法模型調優參數的行為序列，其中資料用INT類型標記每一種行為ID，多個ID使用逗號（,）分隔，並按照ID對應的時間戳記大小升序排序。說明該參數僅在`version=0`時生效。更多資訊，請參見Version。	"[183, 238, 153, 152]"
val_y_cols	可選	INT、FLOAT 、DOUBLE	用於調優參數的行為序列的樣本標籤。說明該參數僅在`version=0`時生效。更多資訊，請參見Version。	1

下表中的參數為建立演算法模型CREATE MODEL文法中model_parameter參數的取值，您可以根據當前需求選擇對應的參數。

參數名稱	參數說明
model_task_type	任務類型。取值如下： classification（預設值）：分類任務。 regression：迴歸任務。
batch_size	batch長度，其值越小表示模型越容易過擬合。預設值為16。
window_size	用於對行為ID進行嵌入編碼，不能小於行為ID最大值加1，否則會解析錯誤。
sequence_length	行為序列在演算法模型中參與運算的長度，不大於3000，如果window_size大於900，則需調低sequence_length取值。
success_id	待預測的行為ID。
max_epoch	最大迭代次數，預設值為1次。
learning_rate	學習率，預設值為0.0002。
loss	學習任務和對應的學習目標，取值如下： CrossEntropyLoss（預設值）：交叉熵，用於二分類問題。 mse：均方誤差，用於迴歸任務。 mae：平均絕對誤差，用於迴歸任務。 msle：均方對數誤差，用於迴歸任務。
val_flag	標記在建立模型過程中每一輪迭代後是否進行驗證，取值如下： 0（預設值）：不驗證，無需填寫val_metric和建立模型表中的val_row，儲存建立模型最後一輪演算法模型。 1：建立模型時驗證，val_metric和建立模型表中的val_row為必選參數，儲存驗證指標最佳的一輪演算法模型。
val_metric	驗證指標，取值如下： loss（預設值）：與建立模型時loss相同，用於分類及迴歸任務。 f1score：精確率和召回率的調和平均數，適用於分類任務。 r2_score：決定係數，適用於迴歸任務。 mse：均方誤差，適用於迴歸任務。 mape：平均絕對百分比誤差，適用於迴歸任務。 mape_plus：只衡量正數標籤的mape指標，適用於迴歸任務。
auto_data_statics	是否自動添加統計特徵的開關，取值如下： on：開啟，會對序列的ID進行統計次數，並產生統計特徵。 off（預設值）：不對序列的ID進行統計。
auto_heads	是否自動進行多注意力頭數量設定，取值如下： 1（預設值）：自動。 0：手動。說明該參數的值為1時，表示有一定機率出現顯存不足的風險。原則上該參數的值需要保持 $in t (s q r t {w in d o w_s i ze}) + in t (s q r t {se q u e n ce_l e n g t h}) + 2$ 不為質數。
num_heads	當auto_heads等於0時，則需要設定該參數，預設值為4。
x_value_cols	用於指定列作為數值類離散特徵。取值不可為空。說明使用舉例：`x_value_cols='num_events, max_level, max_viplevel'`，表示`num_events, max_level, max_viplevel`這三列是作為數值類離散特徵。每一列取實值型別需是整數型或者浮點數型。
x_statics_cols	用於指定列作為統計類特徵。取值不可為空，且指定列的每一行資料的長度需保持一致（定長）。說明使用舉例：`x_statics_cols='stats_item_list, stats_event_list'`，表示`stats_item_list, stats_event_list`這兩列作為統計類特徵。每一列取實值型別是LONGTEXT，文本內支援格式：JSON、列表，或者以`,`分割的字串。其中，JSON中的資料，會把Key-Value對中的Value作為統計特徵。JSON的形式可以是`{"money":30,"level":21}`。如果是清單類型或者以`,`分割的字串類型，每個Value需要是`INT`或者`FLOAT` 。例如： `stats_event_list="[1,2,4,23,2]"`。 `stats_item_list="232,23123,232,2"`。
x_seq_cols	用於指定列作為序列特徵。說明使用舉例：`x_seq_cols='event_list'`。每一列取實值型別是LONGTEXT，文本內支援格式：列表，或者以`,`分割的字串。例如：`"[183, 238, 153, 152]"`。
version	指定模型版本。取值如下： 0（預設值）：舊版本，建立模型資料表中val_x_cols、val_y_cols生效，val_row不生效。 1：新版本。推薦用新版本。
data_normalization	用於指定x_value_cols的指定列資料是否進行歸一化操作。取值如下： 0（預設值）：不進行歸一化操作。 1：進行歸一化操作。
remove_seq_adjacent_duplicates	用於對x_seq_cols的資料進行去重操作，取值如下： off（預設值）：不進行去重操作。 on：進行去重操作。

演算法模型評估資料表的格式

列名稱	必選/可選	列類型	列描述	樣本
uid	必選	VARCHAR(255)	標記每條待預測資料的ID（使用者ID、商品ID等）。	123213
event_list	必選	LONGTEXT	輸入表中用於建立模型的行為序列，序列中資料用逗號（,）分隔，序列內資料用INT類型標記每一種行為ID，序列內資料按照其對應的時間戳記大小升序排序。	"[183, 238, 153, 152]"
target	必選	INT、FLOAT 、DOUBLE	計算當前演算法模型誤差的樣本標籤。	0
other_feature	可選	INT、FLOAT 、DOUBLE、LONGTEXT	模型的其他特徵，與建立模型資料表保持一致。在使用時需要在建立模型參數x_value_cols和x_statics_cols的配置中包含所需特徵列名。說明 other_feature為LONGTEXT類型時，文本內支援格式：JSON、列表，或者以`,`分割的字串。可以填寫多個other_feature參數，例如：other_feature1、other_feature2等。	2

下表中的參數為演算法模型評估EVALUATE文法中metrics參數的取值，您可以根據當前需求選擇對應的評估指標參數。

參數名稱

參數說明

metrics

驗證指標，取值如下：

acc：準確率，適用於分類任務。
auc：表示ROC曲線與座標軸圍成的面積，適用於分類任務。
Fscore：精確率和召回率的調和平均數，適用於分類任務。
r2_score：決定係數，適用於迴歸任務。
mse：均方誤差，適用於迴歸任務。
mape：平均絕對百分比誤差，適用於迴歸任務。
mape_plus：只衡量正數標籤的mape指標，適用於迴歸任務。

演算法模型預測資料表的格式

列名稱	必選/可選	列類型	列描述	樣本
uid	必選	VARCHAR(255)	標記每條待預測資料的ID（使用者ID、商品ID等）。	123213
event_list	必選	LONGTEXT	輸入表中用於建立模型的行為序列，序列中資料用逗號（,）分隔，序列內資料用INT類型標記每一種行為ID，序列內資料按照其對應的時間戳記大小升序排序。	"[183, 238, 153, 152]"
other_feature	可選	INT、FLOAT 、DOUBLE、LONGTEXT	模型的其他特徵，與建立模型資料表保持一致。在使用時需要在建立模型參數x_value_cols和x_statics_cols的配置中包含所需特徵列名。說明 other_feature為LONGTEXT類型時，文本內支援格式：JSON、列表，或者以`,`分割的字串。可以填寫多個other_feature參數，例如：other_feature1、other_feature2等。	2

樣本

說明

以下樣本均以分類任務為例。更多任務類型，請參見模型任務類型。

模型建立與模型離線學習

/*polar4ai*/CREATE MODEL sequential_bst WITH (
model_class = 'bst', 
x_cols = 'event_list,other_feature1', 
y_cols='target',
model_parameter=(
  batch_size=128,
   window_size=900, 
   sequence_length=3000, 
   success_id=900, 
   max_epoch=2, 
   learning_rate=0.0008, 
   val_flag=1, 
   x_seq_cols='event_list', 
   x_value_cols='other_feature1', 
   val_metric='f1score', 
   auto_data_statics='on', 
   data_normalization=1, 
   remove_seq_adjacent_duplicates='on', 
   version=1)) AS (SELECT * FROM seqential_train);

說明

其中seqential_train為模型建立資料表。

模型評估

/*polar4ai*/SELECT uid,target FROM evaluate(MODEL sequential_bst,
SELECT * FROM seqential_eval) WITH 
(x_cols = 'event_list,other_feature1', y_cols='target', metrics='Fscore');

說明

其中seqential_eval為模型評估資料庫表。

模型預測

/*polar4ai*/SELECT uid,target FROM PREDICT(MODEL sequential_bst, SELECT * FROM seqential_test) WITH 
(x_cols= 'event_list,other_feature1',mode='async');

說明

其中seqential_test為模型預測資料表。