短视频推荐系统：协同与内容推荐策略

"短视频推荐系统实践" 本资源详细探讨了短视频推荐系统的实践，主要分为三个部分：推荐系统架构、助力推荐系统成长以及一些问题的思考和实践。作者是搜狐视频的李修鹏，通过该文档，我们可以深入了解短视频推荐背后的机制。 推荐系统架构 推荐系统架构主要包括基础排序、推荐策略、场景推荐、内容结构化、行为数据规律化、场景规则定义以及候选资源池等环节。首先，推荐架构的基础是将用户与内容进行匹配，这涉及到对用户行为数据的整理和加工，如协同推荐系统和内容推荐系统。协同推荐基于用户的行为历史，寻找具有相似兴趣的用户，然后推荐他们喜欢的内容。内容推荐则依赖于内容的结构化信息，如关键词、出品人、主题、关键词的共现等，通过相关度、热度和时效性来确定推荐内容。 精准排序系统 精准排序系统主要依赖于点击率（CTR）预测，它结合了推荐引擎和热门推荐。在这个过程中，推荐引擎会生成用户候选集，然后通过协同推荐和内容推荐的策略进行精细化排序，以提升推荐的准确性。例如，使用Embedding技术将文本信息转化为低维度向量，以便进行计算和比较。此外，推荐系统还会考虑多样性和流量控制，以保证用户体验和产品目标的实现。 场景推荐和规则定义 场景推荐关注特定情境下的用户需求，比如根据用户的地理位置、时间、活动等因素提供相应的推荐。规则定义则是为适应这些场景制定的一系列策略，例如，通过人工打标签和提取视频标题信息，结合时间因素进行内容的更新和调整。 行为数据和用户反馈 行为数据是推荐系统的重要输入，包括用户的连续消费行为、视频点击率等。用户反馈，如观看时间、点击率和标签下的视频数量，也是优化推荐质量的关键。机器会根据这些反馈不断学习和调整，形成更精准的推荐。 兴趣图谱和群体效应 兴趣图谱描绘了用户兴趣的关联关系，如标签A、B、C之间的联系，这有助于发现内容之间的相似性和用户的潜在兴趣。群体效应则考虑了用户群体的共同偏好，通过在兴趣群组内部或相似兴趣用户间进行投票推荐，提高推荐的准确性和覆盖范围。 序列预测和记忆归纳 序列预测分析用户观影后的下一个最佳视频，基于用户的Item序列（如视频、分类、标签、主题）预测未来可能的兴趣变化。同时，系统通过记忆和归纳用户的消费规律，进一步提升推荐的精确度。 短视频推荐系统是通过复杂的算法和策略，结合用户行为、内容特征和场景信息，以实现个性化且精准的视频推荐。这一过程不仅涉及数据处理和机器学习，还融入了对用户心理和行为模式的深刻理解，从而不断提升用户体验和平台的活跃度。