视频精准推荐系统实践
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。
学习推荐系统的基本原理与实践经验
学习推荐系统的基本原理与实践经验推荐系统是一种能够根据用户的兴趣和偏好，为用户提供个性化推荐内容的应用。
在当前信息爆炸的时代，推荐系统成为了各大互联网平台的重要功能，如电商平台、社交媒体以及视频分享平台等。
学习推荐系统的基本原理和实践经验对于用户体验的提升和商业价值的增加都具有重要意义。
本文将介绍推荐系统的基本原理和实践经验，并探讨其应用领域的发展趋势。
推荐系统的基本原理主要包括数据收集、用户建模、推荐算法和评估四个环节。
首先，数据收集是推荐系统的基础，通过收集用户行为数据，如点击记录、购买记录、评分记录等，建立用户的数据标签。
接下来，用户建模通过对用户的兴趣和偏好进行分析和建模，形成用户的画像。
推荐算法则根据用户的数据标签和用户画像，寻找用户可能感兴趣的推荐内容。
最后，评估是对推荐系统进行优化和改进的关键步骤，通过用户反馈数据和评价指标，评估推荐系统的性能和效果。
在实践经验方面，推荐系统设计和实现需要考虑以下几个方面。
首先，推荐系统需要适应不同平台和不同业务需求的特点，例如推荐算法的实现需要考虑到实时性、时效性和个性化等因素。
其次，由于推荐系统需要进行大规模的数据处理和计算，需要具备高效、可扩展和稳定的技术架构。
同时，推荐系统还需要保护用户隐私和信息安全，建立健全的数据审核和权限管理机制。
此外，推荐系统的交互体验也是重要的考量因素，用户界面设计应简洁直观，方便用户进行操作和反馈。
推荐系统在电商领域的应用已经相当成熟。
以亚马逊为例，其推荐系统能够根据用户的购买历史、收藏记录以及其他用户的评价等信息，为用户推荐可能感兴趣的商品。
这有效地促进了用户购买行为，提高了销售额。
类似的应用在在线视频平台上也非常常见，如Netflix和YouTube等。
这些平台能够根据用户的观看历史、点赞记录和订阅频道等信息，向用户推荐个性化的视频内容，提高用户粘性和观看时长。
除了传统的电商和视频领域，推荐系统在社交媒体、旅游、音乐等领域也得到了广泛的应用。
精准营销个性化推荐系统方案
精准营销个性化推荐系统方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目标与内容 (3)第2章市场现状与需求分析 (4)2.1 市场现状 (4)2.2 需求分析 (4)第3章个性化推荐系统理论基础 (5)3.1 推荐系统概述 (5)3.2 个性化推荐算法 (5)第4章数据收集与预处理 (6)4.1 数据来源与采集 (6)4.1.1 数据源选择 (6)4.1.2 数据采集方法 (6)4.2 数据预处理 (7)4.2.1 数据清洗 (7)4.2.2 数据标准化 (7)4.2.3 数据整合 (7)4.2.4 特征工程 (7)4.2.5 数据采样 (7)4.2.6 数据存储 (7)第5章用户画像构建 (7)5.1 用户特征提取 (8)5.1.1 基础特征提取 (8)5.1.2 行为特征提取 (8)5.1.3 兴趣特征提取 (8)5.1.4 社交特征提取 (8)5.2 用户画像建模 (8)5.2.1 用户画像表示 (8)5.2.2 用户画像更新 (9)5.2.3 用户画像应用 (9)第6章商品特征提取与建模 (9)6.1 商品特征提取 (9)6.1.1 商品特征概述 (9)6.1.2 商品特征提取方法 (9)6.1.3 商品特征处理 (10)6.2 商品建模 (10)6.2.1 商品表示模型 (10)6.2.2 商品建模方法 (10)6.2.3 商品建模优化 (10)第7章个性化推荐算法设计 (11)7.1 基于内容的推荐算法 (11)7.1.2 特征提取 (11)7.1.3 用户兴趣建模 (11)7.1.4 推荐 (11)7.2 协同过滤推荐算法 (11)7.2.1 算法原理 (11)7.2.2 用户相似度计算 (11)7.2.3 项目相似度计算 (11)7.2.4 推荐 (11)7.3 混合推荐算法 (12)7.3.1 算法原理 (12)7.3.2 算法融合策略 (12)7.3.3 推荐 (12)7.3.4 算法优化 (12)第8章系统架构设计与实现 (12)8.1 系统架构设计 (12)8.1.1 整体架构 (12)8.1.2 数据流图 (13)8.2 系统模块实现 (13)8.2.1 数据层实现 (13)8.2.2 核心层实现 (13)8.2.3 应用层实现 (13)第9章系统评估与优化 (14)9.1 系统评估指标 (14)9.1.1 准确性指标 (14)9.1.2 用户满意度指标 (14)9.1.3 系统功能指标 (14)9.2 系统优化策略 (14)9.2.1 数据处理优化 (14)9.2.2 算法优化 (14)9.2.3 系统架构优化 (15)9.2.4 用户体验优化 (15)第10章应用案例与展望 (15)10.1 应用案例 (15)10.1.1 零售行业 (15)10.1.2 金融行业 (15)10.1.3 传媒行业 (15)10.2 市场前景与展望 (15)10.2.1 市场前景 (15)10.2.2 市场展望 (16)10.3 未来研究方向 (16)10.3.1 推荐系统冷启动问题 (16)10.3.2 多模态推荐系统 (16)10.3.3 隐私保护与安全 (16)10.3.5 跨领域推荐系统 (16)第1章引言1.1 背景与意义互联网技术的飞速发展，信息量呈现出爆炸式增长，消费者在众多商品和服务中寻找符合自己需求的物品变得越来越困难。
基于大数据技术的电视剧推荐系统研究
基于大数据技术的电视剧推荐系统研究随着互联网技术的发展，人们对于影视娱乐的需求越来越高，视频网站如优酷、爱奇艺等的出现，为人们带来了更为方便的观影体验。
但是，在海量的电视剧中，如何选择适合自己观看的剧集成为了一个难题。
传统的电视推荐方式往往是基于专家、用户评价和热门数据的综合分析。
这种推荐方式虽然有一定的准确性，但受限于数据量和样本数量，不能精准地满足用户个性化的需求。
基于大数据技术的电视剧推荐系统因此应运而生，它通过收集、存储和分析用户行为数据，为用户提供更加智能、个性化的推荐服务。
一、基于大数据技术的电视剧推荐系统原理基于大数据的电视剧推荐系统主要由数据采集、存储、处理和推荐四个环节组成。
首先，系统需要在用户观看电视剧的各个环节中搜集用户的历史行为数据，包括观看历史、评价、转发等。
通过这些行为数据，在系统实时处理和分析后，可以对用户的喜好、偏好、观看习惯等特征进行挖掘和分析，并根据这些特征为用户推荐适合他们的电视剧。
最后，系统将推荐结果封装、推送给用户，在强化了用户的粘性与体验的同时，也帮助电视剧平台提高了用户的黏性，进而提高流量和广告曝光量。
二、基于大数据技术的电视剧推荐系统优势1. 精准性高：基于大数据技术的电视剧推荐系统能够在海量电视剧资源中，全面挖掘并分析出用户的喜好和兴趣，从而为用户提供最为精准的推荐服务，大大提高了用户观看的满意度。
2. 精细化推荐：由于基于大数据技术的电视剧推荐系统分析的是用户的历史行为数据，因此推荐结果具有个性化特点，更加贴近用户的实际需求，为用户打造细致化的推荐服务。
3. 系统稳定：传统的电视剧推荐方式可能出现“羊群效应”，即某些电视剧因为某些“热门因素”而在短时间内引爆迅速提升其播放量，但是没有经过长期的积淀尤圆滑的推荐算法支撑，这些电视剧在热度过后便会迅速衰落。
而基于大数据的魔齿推荐系统通过长期的数据积累和算法更新可以实现持续性的稳定推荐。
三、基于大数据技术的电视剧推荐系统的应用随着大数据技术的不断发展和普及，基于大数据技术的电视剧推荐技术，正越来越受到电视剧平台的青睐，并逐渐成为大部分电视剧平台不可或缺的一环。
电商个性化推荐算法优化实践案例分享
电商个性化推荐算法优化实践案例分享第一章个性化推荐系统概述 (2)1.1 推荐系统简介 (2)1.2 个性化推荐的核心概念 (2)第二章数据收集与预处理 (3)2.1 数据源分析 (3)2.2 数据清洗 (3)2.3 数据整合 (4)第三章用户行为分析 (4)3.1 用户行为数据挖掘 (4)3.2 用户兴趣建模 (5)3.3 用户行为模式分析 (5)第四章推荐算法选择与优化 (5)4.1 算法调研 (5)4.2 算法对比分析 (6)4.3 算法优化策略 (6)第五章协同过滤算法优化实践 (7)5.1 用户相似度计算 (7)5.2 物品相似度计算 (7)5.3 模型融合与优化 (7)第六章内容推荐算法优化实践 (8)6.1 内容特征提取 (8)6.2 物品推荐策略 (8)6.3 用户画像与推荐 (9)第七章深度学习在个性化推荐中的应用 (9)7.1 神经协同过滤 (10)7.1.1 神经协同过滤的原理 (10)7.1.2 神经协同过滤的实现 (10)7.2 序列模型 (10)7.2.1 序列模型原理 (10)7.2.2 序列模型应用 (10)7.3 卷积神经网络 (11)7.3.1 卷积神经网络原理 (11)7.3.2 卷积神经网络应用 (11)第八章推荐系统评估与优化 (11)8.1 评估指标选取 (11)8.2 在线A/B测试 (12)8.3 持续优化策略 (12)第九章实践案例分享 (12)9.1 电商个性化推荐系统案例一 (12)9.1.1 背景介绍 (13)9.1.2 系统架构 (13)9.1.3 实践成果 (13)9.2 电商个性化推荐系统案例二 (13)9.2.1 背景介绍 (13)9.2.2 系统架构 (13)9.2.3 实践成果 (14)第十章未来发展趋势与展望 (14)10.1 个性化推荐技术发展趋势 (14)10.2 个性化推荐在电商行业的应用前景 (15)第一章个性化推荐系统概述1.1 推荐系统简介推荐系统是信息检索和机器学习领域中的一种重要技术，旨在解决用户在信息过载环境下如何快速找到所需信息的问题。
《2024年基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现》范文
《基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，信息过载问题日益严重，用户面临着从海量数据中筛选出自己感兴趣的信息的挑战。
在电影推荐领域，如何为用户提供精准、个性化的电影推荐成为了一个亟待解决的问题。
协同过滤算法作为一种有效的推荐算法，在电影推荐系统中得到了广泛应用。
本文将介绍一种基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现。
二、系统需求分析在开发电影推荐系统之前，首先需要进行需求分析。
系统的主要目标是为用户提供个性化的电影推荐，以满足用户的兴趣和需求。
因此，系统需要具备以下功能：1. 用户注册与登录：保证推荐系统的用户信息安全。
2. 电影信息管理：包括电影的添加、删除、修改等操作，以便系统能够获取到最新的电影信息。
3. 用户行为记录：记录用户的观影行为，包括观影记录、评分等信息，以便系统进行协同过滤。
4. 电影推荐：根据用户的观影历史和评分等信息，为用户推荐符合其兴趣的电影。
三、协同过滤算法介绍协同过滤算法是一种基于用户行为的推荐算法，它通过分析用户的历史行为数据，找出与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的喜好为目标用户推荐相应的电影。
协同过滤算法主要包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方法。
四、系统设计在系统设计阶段，我们需要确定系统的整体架构、数据库设计以及协同过滤算法的实现方式。
1. 系统架构设计：本系统采用B/S架构，用户通过浏览器访问系统，系统后端负责处理用户的请求和数据存储。
2. 数据库设计：数据库中需要存储用户信息、电影信息、用户行为数据等。
用户信息包括用户名、密码、注册时间等；电影信息包括电影名称、导演、演员、类型、简介等；用户行为数据包括用户的观影记录、评分等信息。
3. 协同过滤算法实现：本系统采用基于物品的协同过滤算法。
首先，需要计算电影之间的相似度，可以通过计算电影的标签相似度、内容相似度等方式实现；然后，根据用户的观影历史和评分等信息，找出与用户兴趣相似的其他用户；最后，根据相似用户的喜好为用户推荐相应的电影。
基于机器学习的个性化电影推荐系统
基于机器学习的个性化电影推荐系统个性化电影推荐系统是一种利用机器学习算法来根据用户个人兴趣和偏好推荐电影的智能系统。
它能够根据用户的历史观影记录、评分和行为数据，快速分析用户的喜好，从大量的电影库中选择适合用户的个性化推荐。
随着互联网的快速发展和海量电影资源的涌现，用户在面对众多电影的选择时常常感到困惑。
传统的电影推荐往往只是基于电影的流行度和类型来推荐，缺乏对用户个人兴趣的考虑。
而个性化电影推荐系统通过机器学习的方法，能够自动识别用户兴趣和偏好，精准地为用户推荐感兴趣的电影，提供了更好的观影体验。
在构建个性化电影推荐系统时，首先需要收集用户的观影历史数据以及评分数据。
这些数据可以来自于用户在平台上观看电影的记录、评分页面以及其他用户行为信息。
然后，利用机器学习算法对这些数据进行分析和建模，从而能够更好地了解用户的喜好和兴趣。
在机器学习算法中，常用的推荐算法包括协同过滤、内容过滤和混合过滤等。
协同过滤算法是最为常用的推荐算法之一，它通过分析用户历史行为和其他用户的行为差异，从而预测用户对电影的偏好。
协同过滤算法可以分为基于用户和基于物品的两种方法。
基于用户的协同过滤算法侧重于根据用户之间的相似度来推荐电影，而基于物品的协同过滤算法则是根据电影之间的相似度来进行推荐。
相比于协同过滤算法，内容过滤算法更注重对电影本身的内容进行分析和推荐。
内容过滤算法通过分析电影的类型、导演、演员等相关信息来预测用户对电影的偏好。
这种算法能够根据用户的观影历史和电影的特征，精准地推荐感兴趣的电影。
除了以上两种常用的推荐算法，还可以采用混合过滤算法来进行电影推荐。
混合过滤算法结合了协同过滤和内容过滤的优点，通过综合考虑用户之间的关系和电影的特征来进行推荐。
这种方法能够提高推荐的准确性和覆盖率，给用户更好的观影体验。
在构建个性化电影推荐系统时，还需要考虑推荐系统的可解释性和透明度。
推荐系统应该能够向用户解释为什么会给出这样的推荐结果，以增加用户的信任和满意度。
基于人工智能的电影推荐系统
基于人工智能的电影推荐系统人工智能技术不断发展，已经广泛应用于各行各业。
其中，电影推荐系统是人工智能技术在娱乐领域的一种重要应用。
随着影片内容不断增加，人们往往会感到困惑，不知道该选择哪一部电影来观看。
而基于人工智能的电影推荐系统能够根据用户的兴趣、历史观影记录等因素，为用户提供个性化的电影推荐。
本文将介绍基于人工智能的电影推荐系统的原理和应用。
一、原理基于人工智能的电影推荐系统利用了自然语言处理、机器学习、数据挖掘等多种技术，通过分析用户的兴趣，挖掘用户的行为和社交数据，建立用户画像，构建模型，最终给出个性化推荐。
具有以下几个环节：1.用户画像建立通过收集用户的性别、年龄、职业、地理位置等信息，以及用户的历史观影记录、用户评分、用户浏览记录等，建立用户画像，提取用户的关键信息。
2. 基本特征提取对用户画像中的数据进行处理，提取用户的基本特征，包括属性、行为、评分等。
3. 个性化特征提取在基本特征分析的基础上，进一步挖掘用户的更加个性化的特征，例如用户已经看过的电影类型、语言、导演等因素，从而更能反映用户的兴趣。
4. 基于算法的推荐传统推荐系统算法通常包括协同过滤算法、内容过滤算法和混合过滤算法。
基于人工智能的电影推荐系统还引入了深度学习算法、自然语言处理算法等技术，以提升推荐效果。
5. 结果展示将用户订单和历史数据存储在一起，并显示相应的推荐结果，为用户提供个性化的推荐服务。
二、应用基于人工智能的电影推荐系统的应用十分广泛，不仅可以用于在线影院，也可以用于各大O2O平台的电影推荐服务。
1. 在线影院基于人工智能的电影推荐系统可以为在线影院提供优质的影片推荐服务。
通过对用户的历史观影记录、评分记录、用户画像等数据进行分析，推荐符合用户兴趣爱好的电影，提升用户观影体验。
2. O2O平台随着互联网技术的日益普及，各大O2O平台也开始提供电影推荐服务。
基于人工智能的电影推荐系统可以为这些平台提供更加精准的推荐服务，为用户提供娱乐休闲方面的服务。
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UP/VP离线数 据
UP/VP在线服 务
实实时时统统计计数数据据
投放系统集群 投放内容
推荐宿主系统 素材内容 客户端
Log系统 (kafka)
精准推荐系统架构-链式结构
• 链式结构
• 责任链模式(Chain of Responsebility)：一系列有序的command 能够按照顺序执行,并能够互相交换或者传递执行结果
• 实践比较有效的特征选择方法
• 专家经验：和产品运营的同学多聊 • 模型选择方法：L1正则，GBDT给出feature重要性排序 • 用非线性模型取代线性模型来减少对组合特征发现的依赖 • 快速迭代，快速上线测试
精准推荐算法-特征
• 模型特征：候选集自带的特征，比如CF相似度，文本相关性相似度 • 用户类：
的限定集合内的视频
目录
• 背景介绍 • 精准推荐系统架构 • 精准推荐算法架构 • 计划与方向
精准推荐系统-所处位置
业务端 会员电影
游戏 版权/自制
PGC 来疯 其他
1.输入(标签)定向条件与出 价
系统端
精准定向 推荐系统
大 推 荐
3.实时匹配定
系
向条件并计算
统
推荐结果
UP/VP 系统
2.提供内容/用户标签定 向功能
• 解耦：方便在线更换处理节点，通过节点组合实现不同的功 能
• 自动降级：方便跳过一些节点，实现自动降级功能
UP查询
VP查询
订单过滤
元信息封装
算法链式处理 召回（获取候选集）
算法在线计 算
排序
频次控制 重排序
精准推荐系统架构-定向投放
• 通过UP、VP系统获取用户画像和视频画像 • 通过索引系统将订单索引起来
精准推荐系统架构-索引管理
推荐计划管理
推荐项变化消息队列
索引管理（在线）
投放引擎
标签/关键字 {匹配的推荐项}
索引更新
推荐项索引
推荐ห้องสมุดไป่ตู้划信息库
索引框架
定期检测
索引管理（离线）
图例
索引管理核心模块
读取(投放量级) 更新(订单变化量级) 框架变化(每日几次)
定期同步(日级)
系统架构经验1-服务稳定性保障
• 异常订单报警 • 运营数据监控
• 自定义接口监控
• 支持自定义接口实现复杂的监控功能
精准推荐系统架构-关键数据
• 每天收到的请求量5亿+ • 峰值QPS8000+，平均响应时间20ms以下 • 每天的曝光4亿+，点击率0.5%以上 • 满足优土集团十几个事业部的内部推广需求
目录
• 背景介绍 • 精准推荐系统架构 • 精准推荐算法架构 • 计划与方向
背景介绍
• 需求方
• 内部业务方：来疯、会员、PGC、分成、生态、游戏、 BD
• 外部业务方：自频道主，PGC
• 精准推荐系统目的
• 整合和优化推广位，尽量满足各方需求，使资源位的价 值最大化
• 打造视频生态：扶持自频道主、PGC，并引导他们的行 为
• 保证用户的体验：在合适的时机给合适的用户推荐合适
• 服务降级
• 当服务器负载过高时，简化运
否
算逻辑
• 外部依赖的外部服务出现异常，
及时熔断防止主服务被拖垮
本次请求是否
• 降级顺序
作为探测流量
• 算法降级：非线性模型（GBDT）
->线性模型（LR）
否
• 分流控制模块关闭
降级处理逻辑
• up、tp模块功能关闭
• 投放缓存内容
第三方服务调用
服务状态 是否可用
精准推荐算法架构-概览
符合条件的订单
人工调权
召回（获取候选集）
排序
重排序
CF候选
图片相关候 选
文本相关性 候选
其他候 选……
GBDT/LR 模型训练
点击反馈
图片信息 文本信息
日志
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运营位
精准推荐算法-召回
• 用户行为：（ Item-based CF）
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视频精准推荐系统实践
个人介绍
• 2012年宝宝树 – 负责内容推荐系统 • 2014年360搜索 – 搜索结果页右侧推荐、新闻推送 • 2015年加入优酷土豆– 负责精准推荐系统
• 目前为优酷土豆数据智能团队高级技术经理，负 责精准推荐系统和相关推荐系统
目录
• 背景介绍 • 精准推荐系统架构 • 精准推荐算法架构 • 计划与方向
是
是
服务调用
更新服务可用状态 结束
系统架构经验2-在线debug系统
• 快速定位问题 • 发现潜在问题 • 便于技术和产品调研->找到新的优化方向
系统架构经验3-监控报警系统
• 系统状态监控
• CPU、IO、内存 • 接口响应时间、外部依赖接口响应时间 • 线程数、jvm状态
• 自定义sql监控数据库
精准推荐算法-排序
• 模型：
• LR、FTRL • GBDT
• 特征工程
• 特征预处理：归一化，one-hot编码， 缺失值补充，异常值去除， 数据变化
• 特征选择
• Filter：计算特征和目标的相关性，比如方差、卡方检验、相关系数 • Wrapper：根据损失函数，递归增加或者消除若干特征 • 模型的方法：L1正则，基于树模型
• 人口统计学特征，比如年龄、性别、收入 • 频道偏好 • 兴趣标签 • 使用的终端类别
• 源视频
• 所属频道、标签 • 标题、描述 • 视频时长
• 目标视频
• 视频质量、播放完成率 • 所属频道、标签 • 视频时长
用户前端 PC/移动 播放页 APP
PUSH
IKU 弹窗
……
4.向目标用户展示精准 推荐结果
价值链
会员交易
展
示
来疯收入
内容流量 售卖
PUGC用户
点
成长
击
游戏联运
收益
……
5.以点击率和后续转化 进行价值评估
精准推荐系统架构-概览
后台
前台
实时统计系统
推推荐荐项项信信息息
推荐项索引计算 （离线计算）
推荐项索引（所 有推荐项）
背景介绍-需求场景
英语教学自频道长李雷勤奋专业有潜力，优土想 扶持他成为“万万计划”的一员
流量运营
用户/场景定向
韩梅梅新做了一个餐馆评测，想尽快让更多中关 村地区的小清新吃货看到~
联合出品《捉妖记》：哪种片花更能吸 引大学生群体？
用户调查/反馈
背景介绍-展现形态1
背景介绍-展现形态2
背景介绍-展现形态3
• 内容：
• 同主演、同导演、同嘉宾 • 同一题材：校园偶像剧、时空穿越类科幻 • 标题相似：LSH、word2vec • 视频内容相似：截图、关键帧
• 热门
• 夏季热播 • IMDB Top 200、2016奥斯卡获奖电影
精准推荐算法-截图召回
• 截图召回
• 图片理解：通过CNN embedding到高维空间 • 计算图片相似性