近日，搜狗搜索在由微软亚洲研究院和微软新闻产品团队联合举办的“MIND新闻推荐比赛”中技压群雄，击败来自加拿大、法国、韩国等全球各地的技术团队，荣获国际比赛第一名。
(图片：比赛官网截图)
众所周知，推荐技术在新闻资讯(今日头条)，短视频(抖音，快手)，商品推荐(淘宝)等领域取得了巨大的成功，得到了工业界和学术界的广泛关注。与产品推荐、电影推荐或是餐厅推荐领域通常有一些公认的基准数据集不同，在新闻推荐领域，高质量的基准数据集比较匮乏，一定程度阻碍和制约了这一领域的深入研究。
为此，微软亚洲研究院联合微软新闻产品团队在ACL 2020上发布了规模最大的英文新闻推荐数据集MIND，并举办了 MIND 新闻推荐比赛。此次的比赛正是基于MIND新闻推荐数据集展开，在全球范围内征集最优秀的个性化新闻推荐解决方案，更好地推动新闻推荐领域的技术发展，以改善用户的新闻阅读体验。
而作为本次国际比赛的冠军队伍，搜狗搜索在本次竞赛中再次彰显出了专业的技术实力。凭借着自身在搜索领域和推荐算法方面多年的技术深耕和积累，搜狗搜索在本次比赛中采用了多角度信息综合建模的方案，单一模型通过融合多个降采样数据集取得较好效果。搜狗搜索提供的解决方案各项指标数据均领先，最终在本次国际竞赛中夺冠。
具体而言，在数据处理方面，针对正负样本不平衡，正样本率只有4%的情况，搜狗搜索做了1/5负样本降采样，并由此构建了5份不同数据集(负样本不同)，有效节约了单模型训练时间，并且单模型效果和使用全量数据相比并没有明显效果衰减。除此之外，在文本建模方面，利用BERT的BPR分词器，采用文档内部词汇Attention，文档间利用要预测的目标新闻进行Attention综合建模。最后，通过DNN+DIN注意力机制+DLRM(特征交叉)的结合进行多角度特征融合，包括用户ID、文档ID、类别、实体、标题、摘要和正文特征等，对多角度信息进行有效融合，使得新闻推荐做到更加精准和个性化。更值得一提的是，搜狗搜索的这些领先技术目前已在包括搜狗搜索APP、搜狗手机浏览器等多款产品中落地应用。
(图片：技术原理示意)
作为连接人、服务，信息甚至是知识之间的桥梁，搜索技术和推荐技术应用场景虽有差异，但是背后的技术有很大的关联。搜狗搜索作为国内领先的搜索引擎，在推荐技术和搜索技术有长足的积累和领先优势，才使得搜狗搜索能在与世界各地的技术团队竞赛较量中脱颖而出，一举夺冠。
