网易视频云：个性化搜索技术与应用
视频推荐系统中的内容分析与个性化推荐
视频推荐系统中的内容分析与个性化推荐在视频推荐系统中，内容分析与个性化推荐被广泛应用，以提升用户体验和满足用户需求。
通过对视频内容进行深入分析与挖掘，我们可以更好地理解用户的兴趣和偏好，并为他们精准地推荐相关的视频内容。
下面，我们将就内容分析和个性化推荐在视频推荐系统中的应用进行详细探讨。
首先，内容分析在视频推荐系统中扮演着至关重要的角色。
内容分析技术能够自动提取视频的关键信息，包括视频的主题、情感、特征等。
这些信息可以被用来构建视频特征向量，从而建立起视频库的索引。
当用户观看了一部视频之后，推荐系统可以通过对该视频特征向量与其他视频特征向量的相似度进行计算，快速地找到与之相关的其他视频内容。
通过这种方式，用户可以方便地发现并观看他们感兴趣的内容。
另外，内容分析也可以用于视频标签的自动化生成。
通过对视频内容进行分析，我们可以自动提取出视频的关键词和标签，这些标签可以帮助推荐系统更好地描述视频的内容特征。
例如，当用户对某个话题感兴趣时，推荐系统可以根据标签为用户推荐与该话题相关的视频内容。
通过自动生成标签，推荐系统可以更好地理解视频内容，并为用户提供个性化的推荐服务。
除了内容分析，个性化推荐也是视频推荐系统中不可或缺的一部分。
个性化推荐的目标是根据用户的兴趣和行为习惯，为其推荐最符合其偏好的视频内容。
为了实现个性化推荐，推荐系统需要收集用户的观看记录、搜索记录、评分记录等信息。
通过对这些信息进行分析，推荐系统可以了解用户的兴趣领域、观看习惯和喜好程度，并根据这些信息为用户推荐相关的视频内容。
个性化推荐算法有很多种，包括基于内容的推荐、协同过滤、深度学习等。
其中，基于内容的推荐算法常常使用内容分析技术来提取视频特征，并根据用户已观看或喜欢的视频内容推荐与之相似的视频。
协同过滤算法则根据用户观看记录和其他用户的行为习惯来推荐相似用户喜欢的视频。
深度学习算法则通过对大量用户行为数据的训练，建立起用户和视频之间的复杂关系模型，以实现更精确的个性化推荐。
网易视频云：VOD视频点播技术解析
网易视频云：VOD视频点播技术解析随着媒体服务的数字化及互动程度日益提高，压缩技术的进步促使带宽要求不断降低，卓越的电信性能及丰富的媒体内容的融合正给视频点播业务传输带来翻天覆地的变化。
VOD的迅猛增长给固网运营商带来众多挑战与机遇，如：拥塞管理、内容定位服务、计费、推荐引擎、存储以及及时交付。
同时，各方面辅助的基础设施都必须全部落实到位且必须实现以下要素：高速接入与传输、可行的服务器解决方案、充足而又广泛分布的用户与网络存储、媒体处理、交付路由分集、内容处理以及QoS（流量与拥塞管理）。
而这些要素，网易依赖自己十多年的技术积累，已经得出并验证了一整套的端到端的解决方案。
现如今，网易将通过网易视频云这个产品将技术全面开放，可以帮助开发者轻松接入全平台点播功能，让用户利用有线与移动设备随时随地体验超高质量的视频。
近日，网易视频云的点播功能也在官网全面上线，开发者使用难度更加简易。
那么VOD视频点播的技术要素都有哪些，网易视频云技术开发人员进行了归纳：关键因素之一：媒体媒体、技术和电信领域正在发生的变革，可以确保视频点播在未来几年成为媒体传输领域的重要动力。
其中媒体作为整个行业的关键将为尽可能丰富的设备提供各种可用内容。
当然，在竞争已经白热化的媒体销售市场中，媒体布局必须协调一致、精心规划并细致分析。
通过深入了解每位用户的购买历史记录、下载偏好以及首选技术与交付方式便可以最大化未来销售潜力。
同样重要和关键的是，视频点播开始在市场中扮演日益重要的角色。
媒体业现在日益认识到视频点播是媒体资料检索能力大战中可靠而长期的同盟军。
另外，它还可以促进语音、视频与数据“三重播放业务”的交付。
关键因素之二：技术技术在视频点播交付中扮演同样重要的角色。
目前，内容存储于用户手中的存储设备（通常是DVD）中。
而技术与市场接受度又决定VOD能否成为美好现实，因此一场有趣的变革已经上演。
过去存储于客户端的内容正在向网络移植，然后从一台或多台服务器中提取内容并按需发送给用户。
网易视频云：个性化搜索技术与应用
网易视频云是网易倾力打造的一款基于云计算的分布式多媒体处理集群和专业音视频技术，为客户提供稳定流畅、低时延、高并发的视频直播、录制、存储、转码及点播等音视频的PASS服务。
在线教育、远程医疗、娱乐秀场、在线金融等各行业及企业用户只需经过简单的开发即可打造在线音视频平台。
现在，网易视频云与大家分享一下个性化搜索技术与应用。
一什么是个性化搜索个性化搜索简单点说，就是在搜索过程中融入个性化元素，具体过程是指在搜索引擎中，根据用户个性化特征，进行二次排序或融合相关物品的搜索过程；目的是抓住用户口味偏好，缩短用户筛选时间和消费路径。
一方面从用户角度来讲，每个人的喜好不一样，需要分析用户偏好。
比如价格偏好、类目偏好、品质偏好等等；另一方面，从搜索的角度来讲，搜索系统有两件事情可以做：首先挖掘用户的个性化需求，明确消费指向；其次是对商品的特征抽取。
这两件事情做好后，当客户搜索时，系统需要把符合他消费习惯的产品尽量往前排。
二个性化搜索在淘宝中应用淘宝上用户的注册信息，浏览行为，购买行为非常丰富，搜索的结果中加入了个性化的因素，不同的买家，由于以前的购买或者浏览行为不一样，看到的搜索结果也可能不一样。
个性化模型根据用户的个性化偏好、物品特征以及卖家特征，做出二次排序模型，然后再展示给用户；搜索结果和营销资源等方面的充分应用，目标是让消费者看到和他最相关的商品展现，最终实现千人千面的淘宝。
比如下图中，搜索购买T恤时，对于中档购买力的用户，左图高中低价格都有，用户需要仔细再筛选辨认下，而右图主要是中等价位，而且拍在前面，用户很容易选择，这就是在价位上的个性化排序搜索。
三构建个性化搜索系统想要顺利地构建个性化搜索系统，需要先明晰系统的核心关键点，然后据此逐步进行用户和物品特征建模、建立个性化化模型、线上二次排序，最后把最终结果展示给用户。
1 个性化搜索系统的关键点（1）用户个性化特征：一方面是，用户的客观特征，比如性格，年龄；另一方面是，根据用户历史行为，比如浏览、购买等，抽象出来的用户偏好特征，比如风格偏好，价格偏好，品牌偏好。
短视频平台的内容推荐算法与个性化
短视频平台的内容推荐算法与个性化随着互联网的快速发展，短视频平台成为了人们日常生活中广泛使用的娱乐工具之一。
在这些平台上，用户可以轻松地浏览、上传和分享各种短视频内容。
为了提供更好的用户体验，短视频平台采用了各种内容推荐算法和个性化功能。
一、算法背后的推荐原理1.1 协同过滤推荐算法协同过滤推荐算法是短视频平台中最常用的一种推荐算法之一。
该算法基于用户和其他用户（或内容）之间的相似性，将类似的用户或内容进行推荐。
例如，当用户A观看了某个热门视频后，算法会根据其他用户的兴趣，向用户A推荐与该视频相似的其他内容。
1.2 基于标签的推荐算法基于标签的推荐算法利用用户标签和内容标签之间的关联性来进行推荐。
用户可以给自己的上传视频添加标签，而平台也会给视频自动打上一些标签。
通过分析用户与标签的匹配度，平台可以向用户推荐感兴趣的内容。
1.3 内容热度排行算法内容热度排行算法主要根据视频的播放量、点赞数、评论数等指标来评估视频的热度，并将热门的视频推荐给用户。
这种算法常见于大型短视频平台，帮助用户快速浏览当前最受欢迎的内容。
二、个性化推荐的实现2.1 用户画像的建立为了实现个性化推荐，短视频平台通常会建立用户画像，即对用户的兴趣、喜好和消费行为进行分析，并将其存储在数据库中。
平台通过收集用户的浏览历史、点赞和评论等行为数据，对用户进行分类，以便更好地理解用户的需求。
2.2 行为分析与智能推荐基于用户画像，短视频平台可以利用行为分析技术实现个性化推荐。
平台会收集每位用户的兴趣爱好、观看偏好、互动行为等数据，并使用机器学习和数据挖掘算法进行分析。
通过了解用户的行为模式，平台可以准确地预测用户的兴趣，从而向用户推荐相关的内容。
2.3 用户反馈与实时调整为了提高个性化推荐的准确性，短视频平台通常会采集用户的反馈信息。
用户可以对推荐的内容进行评分、点赞或者收藏，平台会根据用户的反馈进行实时调整。
这种反馈机制可以不断优化推荐算法，使用户得到更符合自身兴趣的内容。
个性化的网站研究报告
个性化的网站研究报告在当今数字化的时代，网站已经成为了企业、组织和个人展示自身形象、提供服务、进行交流的重要平台。
然而，随着互联网的发展，用户对于网站的需求也变得越来越多样化和个性化。
一个能够满足用户个性化需求的网站，往往能够吸引更多的用户，提高用户的满意度和忠诚度。
因此，对个性化网站进行研究具有重要的现实意义。
一、个性化网站的定义和特点个性化网站，顾名思义，是指能够根据用户的个人偏好、行为习惯、地理位置等因素，为用户提供定制化内容和服务的网站。
与传统的通用型网站相比，个性化网站具有以下几个显著特点：1、以用户为中心个性化网站将用户置于核心地位，一切设计和服务都围绕着用户的需求展开。
通过对用户数据的收集和分析，了解用户的兴趣爱好、消费习惯等，从而为用户提供符合其需求的个性化推荐和服务。
2、动态性和适应性个性化网站能够根据用户的实时行为和反馈，动态地调整内容和服务。
例如，当用户在网站上搜索了某个产品后，网站会及时为用户推荐相关的产品或服务；当用户在不同的时间段访问网站时，网站会根据用户的访问时间和习惯，提供不同的内容和布局。
3、交互性强个性化网站注重与用户的交互，通过用户的评论、点赞、分享等行为，不断优化和改进服务。
同时，用户也可以根据自己的需求，对网站的内容和布局进行个性化设置，提高用户的参与度和满意度。
二、个性化网站的实现技术要实现一个个性化的网站，需要运用多种技术手段，以下是一些常见的技术：1、用户数据收集和分析通过使用 Cookie、Session 等技术，收集用户的浏览历史、搜索记录、购买行为等数据，并运用数据分析算法和工具，对这些数据进行挖掘和分析，提取用户的兴趣偏好和行为模式。
2、推荐系统推荐系统是个性化网站的核心技术之一，它根据用户的历史数据和行为模式，为用户推荐相关的产品、文章、视频等内容。
常见的推荐算法包括基于协同过滤的推荐算法、基于内容的推荐算法、基于混合模型的推荐算法等。
3、个性化页面布局根据用户的偏好和行为，动态地调整网站的页面布局和内容展示方式。
网易视频云：网易平台级视频服务存储技术
网易视频云是网易倾力打造的一款基于云计算的分布式多媒体处理集群和专业音视频技术，为客户提供稳定流畅、低时延、高并发的视频直播、录制、存储、转码及点播等音视频的PaaS服务。
在线教育、远程医疗、娱乐秀场、在线金融等各行业及企业用户只需经过简单的开发即可打造在线音视频平台。
现在，网易视频云与大家分享一下网易平台级视频服务存储技术。
云计算近年以每年32%的增长率飞速发展，视频云领域也正以80%的流量逐年递增，腾讯、阿里、金山、，乐视，当然还有网易，各大厂商都加入了视频云的混战。
这些视频云厂商，不仅有基于IaaS、PaaS及SaaS层的服务以及对应层级的运维支撑，还覆盖了游戏、教育、媒体、医疗…..多个应用场景。
大家都说，视频服务存储技术是视频云服务关键。
而视频服务存储技术往往像个神秘大黑箱，网易视频云就为你打开视频服务存储的黑箱！伴随无线网络传输质量的提升和移动设备的智能化，2016年国内视频应用呈现爆发态势，以当下最火的直播APP为例，映客在APP Store下载量超越支付宝蹿升至第7位。
相比于互联网其他应用服务，视频应用对传输的实时性，播放的流畅性，存储的稳定性有更高的要求，对于传统的视频服务企业，要提供优质的视频服务，需要极高的技术门槛和资源成本。
云计算本身具有的高可靠性、资源共享性和可扩展性，促使了视频技术的云化，加速了视频应用的发展，两种技术相结合形成了当下流行的视频云技术。
对应于云计算的分层，视频云服务相应分为产品级服务、平台级服务和资源级服务。
产品级服务包括市场上形形色色的视频类APP，应用于在线教育、游戏直播、娱乐秀场等各种场景；平台级服务通常是指一站式的视频服务解决方案，为上层应用提供包括直播、点播、鉴权，内容审核和音视频转码在内的完整的SDK和API接口，具有接入方便，二次开发量小等特点；资源级服务位于云计算架构的最底层，能为包括视频服务在内的所有依托于云的应用提供底层软硬件资源的支持。
人工智能技术在视频检索中的应用
人工智能技术在视频检索中的应用在当今数字化的时代，视频数据呈现出爆炸式增长的态势。
从海量的视频中快速准确地找到所需内容，成为了一项极具挑战性的任务。
而人工智能技术的出现，为视频检索带来了革命性的变化。
视频检索，简单来说，就是在大量的视频中查找特定的信息或片段。
过去，我们主要依靠手动标记和分类来进行视频检索，但这种方式效率低下且准确性有限。
随着人工智能技术的不断发展，尤其是计算机视觉和机器学习的进步，使得视频检索变得更加智能和高效。
计算机视觉技术是人工智能在视频检索中的关键组成部分。
它能够对视频中的图像进行分析和理解，识别出其中的物体、人物、场景等元素。
通过深度学习算法，计算机视觉模型可以学习到不同物体和场景的特征，从而能够准确地识别和分类。
例如，当我们想要检索包含特定人物的视频时，计算机视觉技术可以通过对人物面部特征的识别和匹配，快速找到相关的视频片段。
除了计算机视觉，自然语言处理技术也在视频检索中发挥着重要作用。
我们可以通过输入自然语言描述来进行视频检索，例如“查找在海边跑步的视频”。
自然语言处理技术能够理解我们的需求，并将其转化为计算机可以理解的指令，然后在视频数据库中进行搜索和匹配。
这种基于自然语言的检索方式更加符合人类的思维和表达习惯，大大提高了检索的便利性和效率。
在实际应用中，人工智能技术在视频检索中的应用场景非常广泛。
在安防领域，视频监控系统每天都会产生大量的视频数据。
通过人工智能技术，可以快速检索到异常行为或特定人员的出现，及时发出警报，提高安全性。
在媒体和娱乐行业，用户可以轻松地在庞大的视频库中找到自己感兴趣的内容，比如特定的电影片段、体育赛事精彩瞬间等。
在教育领域，教师和学生可以通过视频检索快速找到相关的教学视频，提高学习效率。
然而，人工智能技术在视频检索中也面临一些挑战。
首先是数据质量的问题。
视频数据往往存在噪声、模糊、光照不均等问题，这会影响计算机视觉和机器学习模型的准确性。
如何运用AI技术优化短视频推荐系统
如何运用AI技术优化短视频推荐系统一、引言近年来，随着互联网和移动设备的普及，短视频已经成为人们日常生活中重要的娱乐方式。
然而，由于短视频内容庞杂、用户偏好多变，传统的基于规则和协同过滤等方法无法满足用户个性化需求。
因此，运用人工智能（AI）技术来优化短视频推荐系统已经成为一个迫切的需求。
二、挖掘用户兴趣1. 用户行为数据分析首先，在优化短视频推荐系统中需要收集用户行为数据，例如观看历史、点赞、分享等。
通过分析这些数据，可以了解用户的兴趣爱好，并根据其行为模式预测可能感兴趣的视频内容。
2. 建立用户画像利用收集到的用户行为数据，可以建立用户画像。
在建立过程中，除了使用基本信息外（如性别、年龄等），还可以考虑使用机器学习算法对用户兴趣进行分类，并将相似兴趣的用户划分到同一群组中。
三、内容标签化技术1. 视频内容自动标签化对于短视频推荐系统而言，一个关键的问题是如何对视频内容进行标签化。
传统的手动标注方法存在效率低、主观性强等问题。
因此，利用AI技术可以通过对视频内容进行图像分析和语义理解，提取出关键帧、人脸识别、物体检测等特征，并结合自然语言处理技术，实现对视频内容的自动标签化。
2. 文本内容标签化除了对视频内容进行标签化外，还可以考虑将评论、标题和描述等文本信息进行标签化。
利用NLP（自然语言处理）技术，可以提取文本中的关键词和情感倾向，并将其作为数据特征用于推荐系统中。
四、深度学习算法应用1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习算法中常用于图像分类和目标检测的模型。
在短视频推荐系统中，可以将卷积神经网络应用于图像特征提取和相似度计算上，在高维特征空间中快速找到与用户兴趣相匹配的视频内容。
2. 递归神经网络（RNN）递归神经网络是一种在序列数据上表现优异的深度学习模型。
在短视频推荐系统中，可以利用递归神经网络对用户的观看序列进行建模，预测用户可能感兴趣的下一个视频。
同时，可以通过RNN模型实现推荐结果的时序排序。
在线教育平台中的个性化推荐算法使用教程
在线教育平台中的个性化推荐算法使用教程随着互联网的飞速发展，在线教育平台已经成为获取知识的主要方式之一。
然而，在线教育平台上，课程资源繁多，学生往往会陷入选择困难，不知道该选择哪门课程。
为了解决这一问题，个性化推荐算法应运而生。
本文将详细介绍在线教育平台中个性化推荐算法的使用教程。
1. 数据收集和预处理个性化推荐算法的第一步是数据收集和预处理。
首先，需要收集用户的行为数据，包括点击、购买、评分等信息。
这些数据可以通过平台服务器记录用户的操作行为来获得。
然后，对收集到的数据进行预处理，去除噪声和异常值，进行数据清洗。
2. 特征工程在进行个性化推荐算法之前，需要对用户和课程进行特征提取。
用户特征可以包括用户的年龄、性别、学历、兴趣等信息；课程特征可以包括课程的类型、教师资质、课程难度等信息。
通过特征工程，将原始数据转换为能够被算法所理解的特征向量。
3. 用户画像构建用户画像是个性化推荐算法的核心组成部分。
通过对用户的行为数据和特征进行分析，构建用户画像可以更加全面地了解用户的兴趣和偏好。
构建用户画像的方法有很多种，可以采用基于内容的方法，以用户的浏览记录和评分记录为依据；也可以采用协同过滤的方法，以用户与其他用户之间的行为相似性为依据。
4. 个性化推荐算法选择个性化推荐算法有很多种，常见的有基于内容的推荐算法、协同过滤算法、深度学习算法等。
根据在线教育平台的实际情况，选择合适的算法进行推荐。
例如，基于内容的算法适用于课程内容较为丰富且用户的行为数据较完整的情况；协同过滤算法适用于用户行为数据较稀疏的情况；深度学习算法适用于用户行为数据量大且需要模型自动提取特征的情况。
5. 推荐模型训练和评估选择了合适的个性化推荐算法后，需要通过训练模型来实现推荐功能。
首先，将数据集划分为训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型的性能。
根据不同的算法，选取合适的评估指标，例如准确率、召回率、覆盖率等。
通过不断调优算法参数和模型结构，提高推荐算法的性能。
短视频平台的人工智能技术应用
短视频平台的人工智能技术应用在当今数字时代，短视频平台的兴起无疑引领了在线娱乐的新潮流。
随着越来越多的用户涌入短视频平台，平台运营商开始积极探索如何利用人工智能技术来提升用户体验、增加粘性和推动内容创作的发展。
本文将着重探讨短视频平台人工智能技术的应用。
首先，短视频平台通过人工智能技术提升了内容推荐的准确性。
作为用户最关心的问题之一，短视频平台通过分析用户的观看历史、点赞、评论等行为数据，利用人工智能技术进行数据挖掘和分析，从而能够根据用户的兴趣和偏好，为他们提供个性化的内容推荐。
这种个性化推荐能够帮助用户更快速地找到自己感兴趣的内容，提升用户体验，同时也能够帮助平台提高用户留存率和活跃度。
其次，短视频平台利用人工智能技术开发了丰富多样的滤镜和特效功能，满足用户对创意和个性化的需求。
人工智能技术的发展使得图片和视频编辑领域的应用越来越普及，用户可以使用平台提供的滤镜和特效功能对自己的短视频进行美化和加工。
这些滤镜和特效能够根据短视频的内容和风格，自动调整颜色、光线等参数，使短视频看起来更加生动、有趣。
这种人工智能技术的应用为用户提供了更多个性化和创意的表达方式，丰富了短视频平台的内容供给，满足了用户对美的追求。
此外，短视频平台还利用人工智能技术进行内容审核和过滤，维护平台的良好环境和秩序。
由于短视频平台的内容庞杂多样，难免存在一些低俗、暴力、违法等不良内容。
为了保护用户的合法权益和维护平台的形象，短视频平台借助人工智能技术开发了内容审核系统。
该系统能够自动识别和屏蔽不良内容，减少用户接触到不良信息的可能性。
这种技术的应用有效地提升了平台内容的质量和安全性，为用户提供了一个良好的娱乐环境。
此外，短视频平台利用人工智能技术还可以为内容创作者提供更多的创作工具和资源支持。
短视频制作需要专业的技术和工具，而普通用户往往无法掌握这些技能。
通过人工智能技术的应用，短视频平台可以为用户提供智能化的视频剪辑、音频处理、字幕生成等工具，简化短视频制作的操作流程，降低门槛，使更多的人能够参与到短视频创作当中。
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网易视频云是网易倾力打造的一款基于云计算的分布式多媒体处理集群和专业音视频技术，为客户提供稳定流畅、低时延、高并发的视频直播、录制、存储、转码及点播等音视频的PASS服务。
在线教育、远程医疗、娱乐秀场、在线金融等各行业及企业用户只需经过简单的开发即可打造在线音视频平台。
现在，网易视频云与大家分享一下个性化搜索技术与应用。
一什么是个性化搜索
个性化搜索简单点说，就是在搜索过程中融入个性化元素，具体过程是指在搜索引擎中，根据用户个性化特征，进行二次排序或融合相关物品的搜索过程；目的是抓住用户口味偏好，缩短用户筛选时间和消费路径。
一方面从用户角度来讲，每个人的喜好不一样，需要分析用户偏好。
比如价格偏好、类目偏好、品质偏好等等；另一方面，从搜索的角度来讲，搜索系统有两件事情可以做：首先挖掘用户的个性化需求，明确消费指向；其次是对商品的特征抽取。
这两件事情做好后，当客户搜索时，系统需要把符合他消费习惯的产品尽量往前排。
二个性化搜索在淘宝中应用
淘宝上用户的注册信息，浏览行为，购买行为非常丰富，搜索的结果中加入了个性化的因素，不同的买家，由于以前的购买或者浏览行为不一样，看到的搜索结果也可能不一样。
个性化模型根据用户的个性化偏好、物品特征以及卖家特征，做出二次排序模型，然后再展示给用户；搜索结果和营销资源等方面的充分应用，目标是让消费者看到和他最相关的商品展现，最终实现千人千面的淘宝。
比如下图中，搜索购买T恤时，对于中档购买力的用户，左图高中低价格都有，用户需要仔细再筛选辨认下，而右图主要是中等价位，而且拍在前面，用户很容易选择，这就是在价位上的个性化排序搜索。
三构建个性化搜索系统
想要顺利地构建个性化搜索系统，需要先明晰系统的核心关键点，然后据此逐步进行用户和物品特征建模、建立个性化化模型、线上二次排序，最后把最终结果展示给用户。
1 个性化搜索系统的关键点
（1）用户个性化特征：一方面是，用户的客观特征，比如性格，年龄；另一方面是，根据用户历史行为，比如浏览、购买等，抽象出来的用户偏好特征，比如风格偏好，价格偏好，品牌偏好。
（2）物品特征：一方面是物品的客观特征，比如品牌，类目，关键词；另一方面是，物品的随行就市以及随之变化的特征，比如折扣，销量
（3）二次排序：原始搜索结果特征与用户个性化特征匹配，对搜索结果重新打分、排序，然后，尽可能地展示出符合用户偏好的搜索结果。
（4）融合：一种是，协同搜索；搜索凉鞋，如果用户刚买红色连衣裙，这种情况下推送买红色连衣裙的用户也买的凉鞋。
另外一种是，在搜索结果中，展示不完全符合搜索意图，但是符合用户偏好特征，并与搜索意图相关的物品。
2 用户特征建模和物品特征建模
用户特征建模就是挖掘用户个性化特征的过程；根据用户的历史行为，分析用户的个性化偏好特征，比如上文提到的风格偏好，价格偏好，品牌偏好。
物品特征建模就是挖掘物品特征的过程。
3 建立个性化模型
（1）特征匹配
特征匹配是最简单，易实现的个性化模型；特征匹配在原query搜索结果的基础上，用户个性化偏好特征，匹配（搜索结果中的）物品特征，然后进行加权排序。
（2）协同搜索
协调搜索是根据用户的购买，浏览等消费行为，利用经典的协同过滤算法，离线推荐用户可能喜欢的其他物品，简单的算法原理见下图：
“买了又买”、“看了又看”是Itembased协同过滤算法最简白的描述（另外，还有Userbased协同过滤算法，原理类似），其算法核心是计算物品的的相似度，相似度算法有余弦相似度、Pearson相似度、Jaccard 相似度等。
协同推荐的结果可以在搜索结果中融合展示，也可以对搜索出的结果匹配加权展示。
（3）模型训练
个性化模型训练是在原搜索点击率预估模型的基础上，加入用户特征，将模型目标，确定为搜索系统目标的二分类问题，通过对历史样本数据的训练学习，从而对新样本进行准确预测。
模型训练的结果可以是用户搜索转换的概率，也可以是特征匹配，协同搜索时的加权权重。
4 线上二次排序
线上二次排序是搜索结果展示给用户的最后一步，一般是在线上处理，需要实现的工作有：特征匹配加权重排序、协同推荐结果融合、协同推荐加权二次排序以及模型结果融合。
综上，个性化搜索系统的整体架构如下:
四同城约会个性化搜索系统案例
同城约会是网易公司旗下婚恋交友网站,专为单身男女白领提供征婚交友服务平台。
同城约会的个性化搜索系统在“找缘分”下的“搜索会员”界面，默认排序的方式就是个性化搜索的结果。
同城约会的个性化搜索系统架构见下图：
1 数据源
系统的数据源为数据库mysql和客户端的行为action日志；数据库数据可以通过猛犸导出到hdfs，日志可以通过datastream分发到hdfs；之后的离线计算可以在hadoop集群上处理。
2 同城约会中的用户特征，同时也是物品特征
一方面，同城约会中，用户可以完善自己的个人资料（性别、年龄、身高、学历等）和择偶标准，构成用户自身的客观属性特征；
另一方面，通过用户的浏览、点赞图片、留言、约会、送礼物、关注、好感等主动行为，可以分析用户的个性化异性偏好口味特征，包括偏好的异性年龄、地域、风格、学历、职业、收入、房车、吸烟喝酒，婚姻状况情况等；
最后，可以根据用户的被动行为（即其他用户对该用户的浏览、点赞图片、送礼物等的主动行为），分析用户的受欢迎程度、外貌特征（图片点赞情况可以推测出）、亲和力等特征，从用户自己的消费行为可以分析用户的消费水平等，以上可以构成用户的质量特征。
3 同城约会线上特征匹配
当线上，用户发出搜索请求后，在原始搜索结果的基础上，获取请求用户的异性偏好特征和搜索结果中用户的客观属性特征和质量特征，经过线上二次排序后，再展示给用户，即图中的FeatureBased算法。
4 协同搜索
根据用户主动行为，可分析用户偏好的异性，之后利用协同过滤算法，计算出同性用户之间的相似度，进而可以为用户推荐出他/她可能喜欢的其他相似异性用户，由于直接相似关联的结果会有badcase，因此，离线计算时候会根据用户的偏好特征和被推荐用户的质量特征，作一次过滤和重排序；当线上，用户发出搜索请求后，在原始搜索结果的基础上，当存在用户的推荐结果时候，会作加权二次排序，即图中的Itembased算法。
5 线上实时系统
个性化搜索系统中的实时模块包括两部分：（1）用户实时推荐结果；当系统发现用户对某异性有偏好意图后，会实时为用户推荐可能喜欢的其他用户，进而迅速地融入Itembased算法中；（2）用户实时偏好特征；系统在线上追踪用户表现偏好的主动行为，不断调整当天用户实时的异性偏好特征，最终体现到FeatureBased算法二次排序中。
实时模块可以迅速扑捉用户当前的口味偏好，能促进个性化搜索系统更灵敏、更智能化。
6 同城约会个性化搜索系统效果
上图为，个性化搜索系统刚上线的一段时间内，搜索结果top10，用户点击率效果图。
红线为非算法的原始搜索结果的点击率效果，平均在3.5%左右；蓝色为FeatureBased算法的点击率效果，平均在4.18%左右，提升19.4%；青色为Itembased算法的点击率效果，平均在4.44%左右，提升26.9%。
五个性化搜索系统的难点
1 特征建模
特征是个性化排序模型的基础；挖掘分析特征需要深入业务场景，不断调整完善，往往好的特征可以事半功倍。
2 二次排序特征权重
特征权重可以人工设置，也可以通过机器学习不断调整。
一般刚开始数据两不足的时候，可以通过人工经验，手动设置；当积累到一定的数据量的时候，可以通过模型训练，优化特征权重。
3 系统的线上响应
个性化搜索系统会在线上做大量的二次排序工作，这对系统的响应性能造成很大的影响。
一般，可以将用户特征、Itembased算法结果能放到线上缓存中，如nkv/ncr，以提升接口的响应性能。