32、CoFeed：协作式排名与分析系统解析

CoFeed：协作式排名与分析系统解析

1. CoFeed 整体架构

CoFeed 由客户端计算机上的软件组件（通常是浏览器插件）和实现协作排名的分布式基础设施组成。分布式基础设施包含大量节点，这些节点共同存储和更新项目存储库以及相关的相关性反馈信息。

客户端的查询会同时发送给现有的搜索引擎和 CoFeed，并附带用户特定的兴趣分析信息。路由底层负责将查询和分析信息传递给负责目标查询存储库的适当节点。该节点上的排名模块会根据查询术语和分析信息，为用户生成定制的排名结果列表。客户端可以将从搜索引擎和 CoFeed 获得的列表结合起来，以提高呈现给用户的结果的整体质量。

相关性信息通过观察用户对任何搜索方法返回的元素的访问来收集。这些信息由分析模块用于巩固用户的本地兴趣分析，同时也会发送到负责查询存储库的节点的插入模块，以更新该查询的相关性跟踪信息。

2. 分析、存储和排名

2.1 用户兴趣分析

用户对文档的访问是构建其本地用户兴趣分析（UP）的基础。结果列表中的每个文档都与一个摘要相关联，摘要包含一组代表文档内容的关键词。这些关键词用于形成用户的兴趣分析（UP），进而用于构建分布式存储库中维护的文档分析（DP）。

关键词在系统中通过经典方法进行归一化处理，如词干提取、去除停用词、字母排序和消除重复词。由于存储所有访问的所有关键词显然是不可能的，CoFeed 使用布隆过滤器来表示分析。布隆过滤器是一种空间高效的概率数据结构，允许对一组元素进行快速且无假阴性的包含测试，并且具有保护隐私的优点。

为了避免布隆过滤器随着新查询的执行和更多反馈的插入而饱和，CoFeed 使用了一种称为时间衰减布隆过滤器的变体。在这种变体中，设置的位与衰减计时器相关联，新元素具有更高的权重，旧信息会随着时间逐渐消失。

符号	含义
Q	查询（一组关键词，通过词干提取、去除停用词等进行归一化）
P(Q)	负责查询 Q 存储库的节点
RFitem	相关性反馈项（由 Q、D、UP、摘要组成）
D	反馈项的 URL
DP	文档分析（布隆过滤器）
UP	用户的兴趣分析（布隆过滤器）
Snippet	文档摘要（标题和包含部分或所有查询术语的简介）
Freq	节点 P(Q) 管理的查询 Q 的反馈项频率（计算为移动平均值）
Tfirst	给定查询 Q 的反馈项在 P(Q) 上的首次到达时间
Tlast	给定查询 Q 的反馈项在 P(Q) 上的最后到达时间

2.2 收集兴趣反馈

当用户浏览查询的结果列表时，标题、文档引用和摘要有助于用户选择与查询和兴趣最相关的文档。访问某个文档的操作会产生一个反馈信息项，代表用户对该文档的隐式投票。跟踪的信息包括原始查询 Q、文档引用 D（如 URL）、更新后的用户本地兴趣分析 UP 以及文档摘要（如果可用）。未访问的元素则被忽略。

2.3 管理存储库

查询 Q 的存储库由系统中的特定节点 P(Q) 维护。管理查询 Q 的存储库包括两个操作：管理收到的关于 Q 的相关性反馈信息，以及生成要发送给提交 Q 请求的用户的结果。

存储中为每个元组 (Q, D) 维护一个条目，条目包含额外的信息（DP、摘要、频率、首次到达时间、最后到达时间），用于各种任务，如对查询结果进行排序、存储管理和垃圾回收。当新的 RFitem (Q, D, UP, 摘要) 到达时，如果条目 (Q, D) 已经存在，则通过计算 DP 和 UP 布隆过滤器的并集、更新频率并设置最后到达时间来更新它；否则，创建一个新条目并使用新 RFitem 的内容进行初始化。

2.4 项目排名

当节点 P(Q) 收到格式为 (Q, UP) 的请求时，存储管理器从与查询 Q 关联的列表中提取 RFitem，并根据与用户分析的相似度得分（即 Sim(UP, DP)）和频率对它们进行排序。然后将生成的文档描述符（URL、摘要）排名列表发送回用户。

为了确保用户分析 UP 提供足够有意义的信息来根据用户的兴趣对搜索结果进行排名，客户端使用一个阈值来指定正在进行的搜索会话中必须嵌入用户分析的不同文档的最小数量，以确保 CoFeed 返回的结果具有最低质量水平，并避免在排名信息无法带来收益时浪费带宽和资源。

2.5 垃圾回收

客户端不断向系统中插入新的反馈信息，而每个节点的存储可能是有限的。垃圾回收机制允许定期回收一些存储空间，同时确保最重要的信息得到保留。当达到预定义的存储大小限制（或没有可用资源）时，会根据一组规则进行垃圾回收，规则的优先级依次为：项目更新频率和最后更新时间、流行度阈值、项目对构建结果列表的实用性。

3. 分布式存储系统

3.1 设计原理

CoFeed 的设计目标是支持大量客户端，每个客户端提交许多请求。为了避免可扩展集中式解决方案的高昂成本，采用了一种去中心化的方法，其中一组节点协作提供服务。这些节点可以由互联网服务提供商（ISP）或参与机构（如大学）提供，它们共同分担处理负载。

查询的存储库由系统中的特定节点负责，但高负载会在多个节点之间动态共享。通过高效的基于键的路由协议来定位负责查询的节点。

查询的流行度分布通常非常稀疏，这意味着一小部分查询被频繁请求，而绝大多数查询很少被请求。为了确保流行查询不会使基础设施中的特定节点过载，设计了自适应负载平衡机制，这些机制不依赖于固定的负载阈值参数或手动调整。

3.2 路由

每个查询 Q 都与一个节点 P(Q) 相关联，该节点存储与 Q 相关的存储库，包括文档引用、相关性跟踪和兴趣分析信息。CoFeed 的整体设计是一种分布式哈希表（DHT）的特殊形式，它将基于键的路由层（KBR）和存储层相结合。

KBR 层的作用是根据查询的键定位负责该查询的节点。它依赖于一个结构化覆盖网络（如增强环），其中每个节点被分配一个唯一的标识符，并负责一组数据项标识符的范围。每个查询 Q 的标识符由其术语哈希得到的键 h(Q) 确定，范围覆盖 h(Q) 的节点 P(Q) 负责维护 Q 的存储库并在被远程节点请求时提供适当排序的文档引用集。

在路由过程中，每个路由步骤向目的地前进时，存储层可以通过 Transit 调用被通知消息正在通过本地节点。存储层可以修改消息的内容，甚至代表 P(Q) 回答请求，这种机制用于实现负载平衡。

CoFeed 的存储层与典型的 DHT 不同，它不会盲目地存储信息，而是提供特定于排名和反馈信息存储和处理的接口和功能，这对容错和负载平衡机制的设计有很大影响。

CoFeed 的路由层基于 Pastry，Pastry 以其稳定性和性能而闻名。在 Pastry 中，节点组织在一个增强环中，并维护大小为 O(logbN) 的路由表。贪婪路由最多在 O(logbN) 步内成功，每个路由步骤至少“解析”一位。

以下是路由过程的 mermaid 流程图：

graph TD;
    A，客户端发送查询请求 --> B，路由层接收请求;
    B --> C，根据键定位目标节点;
    C --> D，逐跳路由;
    D --> E，节点判断是否为目标节点;
    E -- 是 --> F，处理请求并返回结果;
    E -- 否 --> D;

3.3 负载平衡

CoFeed 需要同时管理大量用户，并以可扩展的方式支持存储库的存储和访问。查询流行度的稀疏性是主要问题，因为负责存储最流行查询的节点可能会收到难以承受的流量。

当节点 P(Q) 因对流行查询 Q 的请求而过载时，它会复制其管理与 Q 相关信息和回答请求的责任。

传统的负载平衡技术通常适用于访问次数远大于数据更新次数的场景，而 CoFeed 的系统需求不同。首先，写入（插入兴趣跟踪信息）和读取（查询）的数量大致相同，因此仅缓存读访问是不可能的，必须也缓存插入操作，即允许查询信息的副本独立于“主”副本进行修改。这种副本称为委托（delegate），它与主副本之间只有松散的同步。其次，查询本质上是非常动态的，因此负载平衡需要具有反应性，能够根据实际负载动态启动和取消委托。

委托的选择根据以下审计算法进行：

Set: cand ←{c ∈p.in | p.inc ≥ Σx∈p.in p.inx/|p.in|}
foreach c ∈cand (in parallel) do
    retrieve p.loadx from c
    if p.loadp > γdel × Σc∈cand p.loadc/|cand| then
        // Details of logging ommited for brevity
        during time Δlog, log requests from nodes cand
        foreach c ∈cand do
            c.q, c.qload ←most frequent query from c, and its associated load
        p.loadavg ← (p.loadp + Σc∈cand p.loadc) / (|cand| + 1)
        choose d ∈cand that yields the minimal |p.loadd(d.q →d) −p.loadavg|
        if d.qload > Σx∈p.in p.inx × ξdel then
            send a copy of the repository for query d.q to d
            delegate d.q to q

常量	值	含义
Δdel	15mn	审计周期
Δlog	5mn	请求日志记录周期
γdel	180%	委托前的不平衡容忍度
ξdel	10%	委托决策的最小相对增益

符号	含义
p.in	在最后一个周期 Δdel 内发送请求到 p 的所有“最后一跳”节点
p.inx	在最后一个周期 Δdel 内从节点 x 收到的请求数量
p.loadx	p 已知的节点 x 的传入请求负载
p.loadp	节点 p 的负载

委托机制的原理是，当一个请求（排名或插入）被发送并路由到节点 P(Q) 时，如果路径上的倒数第二个节点是 P(Q) 对于 Q 的委托节点，它会拦截该请求，并代表 P(Q) 进行回复或在其本地副本中插入信息。委托节点和委托者（可能本身也是委托节点）之间会进行定期同步。

以下是负载平衡委托机制的 mermaid 流程图：

graph TD;
    A，节点 p 定期审计 --> B，筛选候选节点 cand;
    B --> C，获取候选节点负载;
    C --> D，判断是否需要委托;
    D -- 是 --> E，记录请求日志;
    E --> F，计算平均负载;
    F --> G，选择最佳委托节点 d;
    G --> H，判断是否满足委托条件;
    H -- 是 --> I，发送存储库副本并委托;
    D -- 否 --> J，不进行委托;

通过上述机制，CoFeed 能够在分布式环境中有效地处理大量用户的查询请求，同时确保系统的可扩展性和稳定性。

CoFeed：协作式排名与分析系统解析

4. 委托算法详解

委托算法是 CoFeed 实现负载平衡的核心部分，下面详细解释其工作流程。

首先，节点 p 会在每个审计周期 Δdel（默认 15 分钟）内，对其所有“最后一跳”节点 p.in 进行监控。这些节点是在过去的 Δdel 时间内给节点 p 发送过请求的节点。对于每个节点 x 属于 p.in，记录其发送的请求数量 p.inx。

然后，筛选出那些发送请求数量超过平均水平的节点，组成候选节点集合 cand，即 cand ←{c ∈p.in | p.inc ≥ Σx∈p.in p.inx/|p.in|}。

接着，并行地从每个候选节点 c 中获取其负载信息 p.loadx。如果节点 p 的负载 p.loadp 超过了候选节点平均负载的 γdel（默认 180%）倍，就进入下一步。

在请求日志记录周期 Δlog（默认 5 分钟）内，记录来自候选节点 cand 的请求。之后，对于每个候选节点 c，找出其最频繁的查询 c.q 以及该查询的相关负载 c.qload。

计算节点 p 和所有候选节点的平均负载 p.loadavg ← (p.loadp + Σc∈cand p.loadc) / (|cand| + 1)。

从候选节点 cand 中选择一个节点 d，使得 |p.loadd(d.q →d) −p.loadavg| 最小。如果该节点的查询负载 d.qload 大于 Σx∈p.in p.inx × ξdel（默认 10%），则将查询 d.q 的存储库副本发送给节点 d，并将该查询委托给它。

这个算法的目的是通过动态地将负载委托给合适的节点，来平衡整个系统的负载，避免某些节点过载。

5. CoFeed 的优势与应用场景

5.1 优势

• 个性化推荐 ：通过用户兴趣分析（UP）和文档分析（DP），结合 Jaccard 相似度等指标，能够为用户提供更符合其兴趣的排名结果，大大提高了搜索结果的相关性和质量。
• 可扩展性 ：采用分布式基础设施和自适应负载平衡机制，能够支持大量用户同时进行查询和存储操作，随着用户数量的增加，可以通过增加节点来扩展系统性能。
• 隐私保护 ：使用布隆过滤器来表示用户和文档的分析信息，避免了用户访问元素的明文传输，保护了用户的隐私。
• 动态适应性 ：时间衰减布隆过滤器的使用使得系统能够自动适应查询流行度的变化，为用户提供更及时和相关的反馈。

5.2 应用场景

• 搜索引擎 ：可以作为现有搜索引擎的补充，为用户提供更个性化的搜索结果，提高用户体验。
• 学术文献检索 ：在学术领域，用户通常有特定的研究兴趣，CoFeed 可以根据用户的兴趣分析，为其推荐更相关的学术文献。
• 电子商务推荐 ：在电商平台上，根据用户的浏览历史和购买记录，为用户推荐更符合其需求的商品。

6. 总结与展望

CoFeed 是一个创新的协作式排名与分析系统，通过分布式基础设施、用户兴趣分析、自适应负载平衡等技术，实现了高效的查询处理和个性化的结果推荐。其独特的设计和机制使得它在处理大量用户请求和应对查询流行度的稀疏性方面具有显著优势。

然而，CoFeed 也面临一些挑战和改进空间。例如，虽然布隆过滤器在一定程度上保护了用户隐私，但仍然存在一定的信息泄露风险。未来可以探索更安全的隐私保护技术，如差分隐私等。另外，负载平衡机制虽然能够动态调整，但在某些极端情况下，可能仍然无法完全避免节点过载。可以进一步优化委托算法，提高系统的鲁棒性。

随着互联网数据的不断增长和用户对个性化服务需求的提高，CoFeed 这样的系统具有广阔的应用前景。通过不断地改进和优化，它有望在更多领域发挥重要作用，为用户提供更优质的服务。

优势	描述
个性化推荐	根据用户兴趣分析提供更相关的排名结果
可扩展性	分布式架构支持大量用户和动态扩展
隐私保护	布隆过滤器保护用户隐私
动态适应性	适应查询流行度变化

应用场景	描述
搜索引擎	补充现有搜索引擎，提供个性化结果
学术文献检索	为学术用户推荐相关文献
电子商务推荐	根据用户行为推荐商品

以下是 CoFeed 系统整体工作流程的 mermaid 流程图：

graph TD;
    A，用户发起查询 --> B，查询发送到搜索引擎和 CoFeed;
    B --> C，CoFeed 路由层定位节点;
    C --> D，节点生成排名结果;
    D --> E，客户端合并结果;
    F，用户访问文档 --> G，收集相关性信息;
    G --> H，更新用户兴趣分析;
    H --> I，更新存储库相关性跟踪信息;
    J，节点负载监测 --> K，判断是否过载;
    K -- 是 --> L，执行委托算法;
    L --> M，委托存储库和处理请求;
    K -- 否 --> N，正常处理请求;

通过以上的分析和总结，我们对 CoFeed 系统有了更深入的了解，它的设计理念和技术实现为解决分布式系统中的查询处理和负载平衡问题提供了一个优秀的范例。