গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে স্পটিফাই-এ ব্যক্তিগতকৃত অডিওবুক সুপারিশ

সূচিপত্র

1. ভূমিকা

স্পটিফাই, শত শত মিলিয়ন ব্যবহারকারীকে সেবা প্রদানকারী শীর্ষ অডিও স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্ম, সম্প্রতি তার প্রতিষ্ঠিত সঙ্গীত এবং পডকাস্ট অফারগুলির পাশাপাশি অডিওবুক অন্তর্ভুক্ত করতে তার ক্যাটালগ প্রসারিত করেছে। ডেটা স্পার্সিটি, কোল্ড-স্টার্ট সমস্যা এবং প্রাথমিক ডাইরেক্ট-সেল মডেলের অধীনে অডিওবুক সুপারিশের উচ্চ ঝুঁকির কারণে এই কৌশলগত পদক্ষেপটি ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশের জন্য উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে।

চিহ্নিত মূল চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে রয়েছে:

• নতুন কনটেন্ট টাইপের জন্য চরম ডেটা স্বল্পতা
• ক্রয় মডেলের কারণে উচ্চতর ব্যবহারকারী ঝুঁকি সহনশীলতা
• সীমিত স্পষ্ট ইতিবাচক ইন্টারঅ্যাকশন সংকেত
• মিলিয়ন মিলিয়ন ব্যবহারকারীর জন্য স্কেলযোগ্যতার প্রয়োজনীয়তা

2. পদ্ধতি

2.1 হেটেরোজেনিয়াস গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক

২টি-এইচজিএনএন সিস্টেমটি একাধিক নোড টাইপ (ব্যবহারকারী, অডিওবুক, পডকাস্ট, সঙ্গীত ট্র্যাক) এবং সম্পর্কের ধরন সম্বলিত হেটেরোজেনিয়াস গ্রাফ ব্যবহার করে। গ্রাফ স্ট্রাকচার থেকে ব্যবহারকারীদের বিচ্ছিন্ন করে, সিস্টেমটি সুপারিশের গুণমান বজায় রাখার পাশাপাশি জটিলতা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে।

2.2 টু-টাওয়ার আর্কিটেকচার

টু-টাওয়ার মডেলটি ব্যবহারকারী এবং আইটেম উপস্থাপনাকে আলাদা করে, দক্ষ সাদৃশ্য গণনা এবং রিয়েল-টাইম সুপারিশ সক্ষম করে। এই আর্কিটেকচারটি স্পটিফাই-এর ব্যবহারকারী বেসের স্কেল পরিচালনা করার সময় কম লেটেন্সি নিশ্চিত করে।

2.3 মাল্টি-লিংক নেইবার স্যাম্পলার

একটি উদ্ভাবনী স্যাম্পলিং কৌশল যা হেটেরোজেনিয়াস গ্রাফে একাধিক সম্পর্কের ধরন দক্ষতার সাথে পরিচালনা করে, ক্রস-কনটেন্ট টাইপ সম্পর্কের সুবিধা নিয়ে ডেটা স্পার্সিটি সমস্যার সমাধান করে।

3. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন

3.1 গাণিতিক সূত্রায়ন

মূল জিএনএন প্রোপাগেশন নিম্নরূপে উপস্থাপন করা যেতে পারে:

$h_v^{(l+1)} = \sigma\left(\sum_{r\in R}\sum_{u\in N_v^r}\frac{1}{c_{v,r}}W_r^{(l)}h_u^{(l)} + W_0^{(l)}h_v^{(l)}\right)$

যেখানে $h_v^{(l)}$ লেয়ার $l$-এ নোড $v$-এর এমবেডিং উপস্থাপন করে, $R$ হল সম্পর্কের ধরনের সেট, $N_v^r$ সম্পর্ক $r$-এর অধীনে $v$-এর প্রতিবেশীদের নির্দেশ করে, এবং $c_{v,r}$ একটি নর্মালাইজেশন কনস্ট্যান্ট।

3.2 কোড বাস্তবায়ন

class TwoTowerHGNN(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim, num_relations):
        super().__init__()
        self.user_tower = nn.Sequential(
            nn.Linear(user_feat_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        )
        self.item_tower = HGNNLayer(hidden_dim, num_relations)
        
    def forward(self, user_features, item_graph):
        user_emb = self.user_tower(user_features)
        item_emb = self.item_tower(item_graph)
        return user_emb, item_emb

class MultiLinkNeighborSampler:
    def sample_neighbors(self, nodes, relation_types, fanouts):
        sampled_neighbors = {}
        for relation in relation_types:
            neighbors = self.graph.sample_neighbors(
                nodes, relation, fanouts[relation])
            sampled_neighbors[relation] = neighbors
        return sampled_neighbors

4. পরীক্ষামূলক ফলাফল

২টি-এইচজিএনএন সিস্টেমটি স্পটিফাই-এর লক্ষ লক্ষ ব্যবহারকারীর উপর মূল্যায়ন করা হয়েছিল, যা উল্লেখযোগ্য পারফরম্যান্স উন্নতি প্রদর্শন করে:

• +৪৬% বৃদ্ধি বেসলাইন পদ্ধতির তুলনায় নতুন অডিওবুক স্টার্ট রেটে
• +২৩% উন্নতি সুপারিশকৃত কনটেন্টের স্ট্রিমিং রেটে
• পডকাস্টের মতো প্রতিষ্ঠিত পণ্যগুলির উপর উল্লেখযোগ্য ইতিবাচক স্পিলওভার প্রভাব
• প্রথাগত জিএনএন পদ্ধতির তুলনায় ৪০% কম ইনফারেন্স লেটেন্সি

সিস্টেম আর্কিটেকচার ডায়াগ্রামটি হেটেরোজেনিয়াস গ্রাফ নির্মাণ থেকে শুরু করে মাল্টি-লিংক স্যাম্পলিং হয়ে চূড়ান্ত সুপারিশ জেনারেশন পর্যন্ত প্রবাহ চিত্রিত করে, দেখায় কিভাবে সঙ্গীত এবং পডকাস্ট থেকে ব্যবহারকারীর পছন্দগুলি অডিওবুক কোল্ড-স্টার্ট সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহার করা হয়।

5. সমালোচনামূলক বিশ্লেষণ

শিল্প বিশ্লেষকের দৃষ্টিকোণ

সরাসরি মূল কথায় (Cutting to the Chase)

স্পটিফাই-এর ২টি-এইচজিএনএন শুধু আরেকটি সুপারিশ সিস্টেম নয় - এটি একটি কৌশলগত মাস্টারস্ট্রোক যা ডেটা স্পার্সিটিকে দায় থেকে একটি অস্ত্রে পরিণত করে। ক্রস-কনটেন্ট সম্পর্কের সুবিধা নিয়ে, তারা মূলত একটি সুপারিশ সেতু তৈরি করেছে যা সঙ্গীত এবং পডকাস্টে প্রতিষ্ঠিত ব্যবহারকারীর পছন্দগুলিকে একটি সম্পূর্ণ নতুন পণ্য বিভাগ বুটস্ট্র্যাপ করতে দেয়। অডিওবুকগুলিকে একটি বিচ্ছিন্ন সুপারিশ সমস্যা হিসেবে বিবেচনা করার চেয়ে এটি মৌলিকভাবে বেশি স্মার্ট।

লজিক্যাল চেইন (Logical Chain)

প্রযুক্তিগত যুক্তিটি মার্জিত: কোল্ড-স্টার্ট সমস্যা → বিদ্যমান ব্যবহারকারী পছন্দের সুবিধা নিন → হেটেরোজেনিয়াস গ্রাফ তৈরি করুন → পছন্দ প্রসারিত করতে জিএনএন ব্যবহার করুন → স্কেলযোগ্যতার জন্য ব্যবহারকারীদের বিচ্ছিন্ন করুন → ক্রস-কনটেন্ট সুপারিশ অর্জন করুন। যা বিশেষভাবে চালাক তা হল কিভাবে তারা হ্যামিলটন et al.-এর GraphSAGE এবং কিপফ ও ওয়েলিং-এর GCN গবেষণাপত্রের মতো মৌলিক কাজ থেকে কৌশলগুলি অভিযোজিত করেছে, কিন্তু শিল্প-স্কেল ডেপ্লয়মেন্টের জন্য গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তন সহ। ঐতিহ্যগত পদ্ধতির বিপরীতে যা নতুন কনটেন্ট টাইপ নিয়ে সংগ্রাম করে, এই সিস্টেমটি আসলে প্ল্যাটফর্মের বিদ্যমান বৈচিত্র্য থেকে শক্তি অর্জন করে।

হাইলাইটস ও পেইন পয়েন্টস (Highlights & Pain Points)

হাইলাইটস: একটি নতুন কনটেন্ট বিভাগের জন্য +৪৬% স্টার্ট রেট উন্নতি অবিশ্বাস্য। স্কেলযোগ্যতা সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে গভীর বোঝাপড়া দেখায় গ্রাফ থেকে ব্যবহারকারীদের বিচ্ছিন্ন করার স্থাপত্য সিদ্ধান্ত। মাল্টি-লিংক স্যাম্পলার সত্যিই উদ্ভাবনী - এটি স্মরণ করিয়ে দেয় কিভাবে গুগলের ডিপমাইন্ড জটিল সম্পর্ক মডেলিংয়ের কাছে যায়, কিন্তু ব্যবহারিক ব্যবসায়িক সমস্যায় প্রয়োগ করা হয়।

পেইন পয়েন্টস: গবেষণাপত্রটি গণনীয় খরচ এড়িয়ে যায় - স্পটিফাই-এর স্কেলে হেটেরোজেনিয়াস জিএনএন প্রশিক্ষণ দেওয়া সস্তা নয়। কিভাবে সিস্টেমটি "ফিল্টার বাবল" সমস্যা পরিচালনা করে যা অনেক সুপারিশ সিস্টেমকে প্রভাবিত করে সে সম্পর্কে সীমিত আলোচনা রয়েছে। নেটফ্লিক্সের ভালভাবে নথিভুক্ত বৈচিত্র্য ব্যবস্থার বিপরীতে, স্পটিফাই-এর পদ্ধতিটি জড়িত মেট্রিক্সের জন্য ব্যাপকভাবে অপ্টিমাইজড বলে মনে হয় যা বিদ্যমান পছন্দগুলিকে শক্তিশালী করতে পারে ব্যবহারকারীর দিগন্ত প্রসারিত করার পরিবর্তে।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি (Actionable Insights)

প্রতিযোগীদের জন্য: সাইলোড সুপারিশ সিস্টেমের যুগ শেষ। অ্যামাজন অডিবল ভয় পেতে পারে - স্পটিফাই প্রদর্শন করেছে কিভাবে প্ল্যাটফর্ম ইকোসিস্টেমগুলিকে দ্রুত নতুন কনটেন্ট বিভাগগুলিতে আধিপত্য বিস্তারের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। অনুশীলনকারীদের জন্য: বিচ্ছিন্ন ব্যবহারকারী পদ্ধতিটি বৃহৎ-স্কেল জিএনএন বাস্তবায়নের জন্য স্ট্যান্ডার্ড অনুশীলন হওয়া উচিত। গবেষণা সম্প্রদায়ের খেয়াল করা উচিত - এটি হেটেরোজেনিয়াস জিএনএন-এর আজ পর্যন্ত সবচেয়ে সফল বাস্তব-বিশ্বের প্রয়োগগুলির মধ্যে একটি উপস্থাপন করে, পিন্টারেস্ট-এর জিএনএন ডেপ্লয়মেন্ট স্কেলের সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে।

যা এটিকে বিশেষভাবে তাৎপর্যপূর্ণ করে তা হল কিভাবে এটি গ্রাফ লার্নিং-এর বৃহত্তর প্রবণতাগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। ঝাউ et al.-এর জিএনএন-এর ব্যাপক সমীক্ষায় উল্লিখিত হিসাবে, হেটেরোজেনিয়াস ইনফরমেশন নেটওয়ার্ক পরিচালনার ক্ষমতা বাস্তব-বিশ্বের প্রয়োগের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। স্পটিফাই-এর পদ্ধতিটি প্রদর্শন করে কিভাবে গ্রাফ উপস্থাপনা লার্নিং-এর তাত্ত্বিক অগ্রগতিকে কংক্রিট ব্যবসায়িক মূল্যে অনুবাদ করা যেতে পারে, অনেকটা কিভাবে উবার ইটিএ ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য জিএনএন-এর সুবিধা নিয়েছিল বা কিভাবে আলিবাবা পণ্য সুপারিশের জন্য সেগুলি ব্যবহার করে।

6. ভবিষ্যতের প্রয়োগ

২টি-এইচজিএনএন আর্কিটেকচারের অডিওবুক সুপারিশের বাইরেও উল্লেখযোগ্য সম্ভাবনা রয়েছে:

• ক্রস-ডোমেইন সুপারিশ: ভিডিও, নিবন্ধ এবং অন্যান্য মিডিয়া টাইপে প্রসারিত করা
• ডাইনামিক গ্রাফ আপডেট: পরিবর্তনশীল ব্যবহারকারী পছন্দের জন্য রিয়েল-টাইম অভিযোজন
• ফেডারেটেড লার্নিং: ব্যবহারকারীর ডেটা কেন্দ্রীভূত না করে গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী সুপারিশ
• মাল্টি-মোডাল ইন্টিগ্রেশন: অডিও বৈশিষ্ট্য, টেক্সট বর্ণনা এবং কভার আর্ট অন্তর্ভুক্ত করা

ভবিষ্যতের গবেষণা দিকগুলির মধ্যে রয়েছে ব্যবহারকারীর পছন্দের সময়গত গতিবিদ্যা অন্বেষণ করা, কনটেন্ট বোঝার জন্য নলেজ গ্রাফ অন্তর্ভুক্ত করা এবং বিলিয়ন-স্কেল গ্রাফের জন্য আরও দক্ষ স্যাম্পলিং অ্যালগরিদম বিকাশ করা।

7. তথ্যসূত্র

1. Hamilton, W., Ying, Z., & Leskovec, J. (2017). Inductive Representation Learning on Large Graphs. NeurIPS.
2. Kipf, T. N., & Welling, M. (2017). Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. ICLR.
3. Zhou, J., et al. (2020). Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications. AI Open.
4. Rendle, S., et al. (2020). Neural Collaborative Filtering vs. Matrix Factorization Revisited. RecSys.
5. Wang, X., et al. (2019). Heterogeneous Graph Attention Network. WWW.
6. Spotify Technology S.A. (2023). Quarterly Financial Results.
7. Audio Publishers Association. (2023). Annual Audiobook Sales Survey.