【机器学习】预测送达时间的模型工程化思路_订单送达时间预测模型

笔记

今天在美团技术博客上学习了一下送达时间的预测模型工程化，记录一下。
ETA（Estimated Time of Arrival，“预计送达时间”），即用户下单后，配送人员在多长时间内将外卖送达到用户手中。送达时间预测的结果，将会以”预计送达时间”的形式，展现在用户的客户端页面上，是配送系统中非常重要的参数，直接影响了用户的下单意愿、运力调度、骑手考核，进而影响配送系统整体成本和用户体验。

ETA作为系统的调节中枢，需要平衡用户-骑手-商家-配送效率。从用户的诉求出发，尽可能快和准时，从骑手的角度出发，太短会给骑手极大压力。从调度角度出发，太长或太短都会影响配送效率。而从商家角度出发，都希望订单被尽可能派发出去，因为这关系到商家的收入。

对于ETA建模，不光是简单一个时间的预估，更需要的是全链路的时间预估，同时更需要兼顾”单量-运力-用户转化率”转化率之间的平衡。配送ETA的演变包括了数据、特征层面的持续改进，也包括了模型层面一路从LR-XGB-FM-DeepFM-自定义结构的演变。

业务流程迭代中的模型改进

与大部分CTR模型的迭代路径相似，配送ETA模型的业务迭代经历了LR->树模型->Embedding->DeepFM->针对性结构修改的路径。特征层面也进行不断迭代和丰富。

• 模型维度从最初考虑特征线性组合，到树模型做稠密特征的融合，到Embedding考虑ID类特征的融合，以及FM机制低秩分解后二阶特征组合，最终通过业务指标需求，对模型进行针对性调整。
• 特征维度逐步丰富到用户画像/骑手画像/商家画像/地址特征/轨迹特征/区域特征/时间特征/时序特征/订单特征等维度。

目前版本模型在比较了Wide&Deep、DeepFM、AFM等常用模型后，考虑到计算性能及效果，最终选择了DeepFM作为初步的Base模型。整个DeepFM模型特征Embedding化后，在FM（Factorization Machine）基础上，进一步加入deep部分，分别针对稀疏及稠密特征做针对性融合。FM部分通过隐变量内积方式考虑一阶及二阶的特征融合，DNN部分通过Feed-Forward学习高阶特征融合。模型训练过程中采取了Learning Decay/Clip Gradient/求解器选择/Dropout/激活函数选择等。

1.损失函数的选择

在ETA预估场景下，准时率及置信度是比较重要的业务指标，初步尝试将Square的损失函数换成Absolute的损失函数。

同时，在迭代中考虑到相同的ETA承诺时间下，在前后N分钟限制下，早到1min优于晚到1min，损失函数的设计希望整体的预估结果能够尽量前倾。对于提前部分，适当降低数值惩罚。对于迟到部分，适当增大数值惩罚。进行多次调试设计后，最终确定以前后N分钟以及原点作为3个分段点。在原先absolute函数优化的基础上，在前段设计1.2倍斜率absolute函数，后段设计1.8倍斜率absolute函数，以便让结果整体往中心收敛，且预估结果更倾向于提前送达，对于ETA各项指标均有较大幅度提升。

2.业务规则融入模型

目前的业务架构是”模型+规则”，在模型预估一个ETA值之后，针对特定业务场景，会有特定业务规则时间叠加以满足特定场景需求，各项规则由业务指标多次迭代产生。这里产生了模型和规则整体优化的割裂，在模型时间和规则时间分开优化后，即模型训练时并不能考虑到规则时间的影响，而规则时间在一年之中不同时间段，会产生不同的浮动，在经过一段时间重复迭代后，会加大割裂程度。

在尝试了不同方案后，最终将整体规则写入到了TF模型中，在TF模型内部调整整体规则参数。

• 对于简单的(a*b+c)*d等规则，可以将规则逻辑直接用TF的OP算子来实现，比如当b、d为定值时，则a、c为可学习的参数。
• 对于过于复杂的规则部分，则可以借助一定的模型结构，通过模型的拟合来代替，过多复杂OP算子嵌套并不容易同时优化。

通过调节不同的拟合部分及参数，将多个规则完全在TF模型中实现。最终对业务指标具备很大提升效果，且通过对部分定值参数的更改，具备部分人工干涉模型能力。

在这里，整体架构就简化为多目标预估的架构，这里采用多任务架构中常用的Shared Parameters的结构，训练时按比例采取不同的交替训练策略。结构上从最下面的模型中间融合层出发，分别在TF内实现常规预测结构及多个规则时间结构，而其对应的Label则仍然从常规的历史值和规则时间值中来，这样考虑了以下几点：

• 模型预估时，已充分考虑到规则对整体结果的影响（例如多个规则的叠加效应），作为整体一起考虑。
• 规则时间作为辅助Label传入模型，对于模型收敛及Regularization，起到进一步作用。
• 针对不同的目标预估，采取不同的Loss，方便进行针对性优化，进一步提升效果。

模型结构在进行预估目标调整尝试中：

• 尝试过固定共享网络部分及不固定共享部分参数，不固定共享参数效果明显。
• 通常情况下激活函数差异不大，但在共享层到独立目标层中，不同的激活函数差异很大。

3.缺失值处理

对于特征x进入TF模型，进行判断，如果是缺失值，则设置w1参数，如果不是缺失值则进入模型数值为w2*x，这里将w1和w2作为可学习参数，同时放入网络进行训练。以此方法来代替均值/零值等作为缺失值的方法。

长尾问题优化

基础模型学习的是整体的统计分布，但对于一些长尾情形的学习并不充分，体现在长尾情形下预估时间偏短（由于ETA拥有考核骑手的功能，预估偏短对骑手而言意味着很大的伤害）。故将长尾拆解成两部分来分析：

• 业务长尾，即整体样本分布造成的长尾。主要体现在距离、价格等维度。距离越远，价格越高，实际送达时间越长，但样本占比越少，模型在这一部分上的表现整体都偏短。
• 模型长尾，即由于模型自身对预估值的不确定性造成的长尾。模型学习的是整体的统计分布，但不是对每个样本的预估都有“信心”。实践中采用RF多棵决策树输出的标准差来衡量不确定性。RF模型生成的决策树是独立的，每棵树都可以看成是一个专家，多个专家共同打分，打分的标准差实际上就衡量了专家们的“分歧”程度（以及对预估的“信心”程度）。从下图也可以看出来，随着RF标准差的增加，模型的置信度和准时率均在下降。

在上述拆解下，采用补时规则来解决长尾预估偏短的问题：长尾规则补时为 <业务长尾因子 , 模型长尾因子> 组合。其中业务长尾因子为距离、价格等业务因素，模型长尾因子为RF标准差。最终的ETA策略即为模型预估结果+长尾规则补时。

工程开发实践

1.训练实践部分

整体训练流程

对于线下训练，采取如下训练流程：
Spark原始数据整合 -> Spark生成TFRecord -> 数据并行训练 -> TensorFlow Serving线下GPU评估 -> CPU Inference线上预测

数据并行训练方式

整个模型的训练在美团的AFO平台上进行，先后尝试分布式方案及单机多卡方案。考虑到生产及结果稳定性，目前线上模型生产采用单机多卡方案进行例行训练。

• 分布式方案：采用TF自带的PS-Worker架构，异步数据并行方式，利用tf.train.MonitoredTrainingSession协调整个训练过程。整个模型参数存储于PS，每个Step上每个Worker拉取数据进行数据并行计算，同时将梯度返回，完成一次更新。目前的模型单Worker吞吐1~2W/s，亿级数据几轮Epoch耗时在几小时内完成。同时测试该模型在平台上的加速比，大约在16块内，计算能力随着Worker数目线性增加，16卡后略微出现分离。在目前的业务实践中，基本上4-6块卡可以短时间内完成例行的训练任务。
• 单机多卡方案：采用PS-Worker的方案在平台上具备不错的扩展性，但是也存在一定的弊端，使用RPC的通讯很容易受到其他任务的影响，整个的训练过程受到最慢Worker的影响，同时异步更新方式对结果也存在一定的波动。对此，在线上生产中，最终选取单机多卡的方案，牺牲一定的扩展性，带来整体训练效果和训练速度的稳定性。单机多卡方案采取多GPU手动指定OP的Device，同时在各个Device内完成变量共享，最后综合Loss与梯度，将Grad更新到模型参数中。

TF模型集成预处理

模型训练过程中，ID类特征低频过滤需要用到Vocab词表，连续型特征都需要进行归一化。这里会产生大量的预处理文件，在线下处理流程中很容易在Spark中处理成Libsvm格式，然后载入到模型中进行训练。但是在线上预测时，需要在工程开发端载入多个词表及连续型特征的归一化预处理文件（avg/std值文件等），同时由于模型是按天更新，存在不同日期版本的对齐问题。

为了简化工程开发中的难度，在模型训练时，考虑将所有的预处理文件写入TF计算图之中，每次在线预测只要输入最原始的特征，不经过工程预处理，直接可得到结果：

• 对于ID类特征，需要进行低频过滤，然后制作成词表，TF模型读入词表的list_arr，每次inference通过ph_vals，得到对应词表的ph_idx。
• 对于连续型特征，在Spark处理完得到avg/std值后，直接写入TF模型计算图中，作为constant节点，每个ph_in经过两个节点，得到相应ph_out。

2.TF模型线上预测

配送机器学习平台内置了模型管理平台，对算法训练产出的模型进行统一管理和调度，管理线上模型所用的版本，并支持模型版本的切换和回退，同时也支持节点模型版本状态的管理。

ETA使用的DeepFM模型用TensorFlow训练，生成SavedModel格式的模型，需要模型管理平台支持Tensorflow SavedModel格
参考文章：https://tech.meituan.com/2019/02/21/meituan-delivery-eta-estimation-in-the-practice-of-deep-learning.html