“快看漫画个性化推荐探索与实践(37页).pdf”是一份详细介绍快看漫画在个性化推荐方面所做的工作和面临挑战的报告。报告由夏博撰写,主要涵盖了快看漫画的业务背景、技术挑战、技术探索以及对未来规划的总结。
一、业务介绍
快看漫画作为中国新世代内容社区和原创IP平台,拥有超过2亿的总用户量,其中注册用户超1亿,月活跃用户高达4000万,用户群体主要是高度活跃且粘性的95后和00后。快看漫画提供多种内容形式,包括长漫画、短漫画、图文帖子、视频帖子等,满足不同用户的多样化需求。推荐业务是其核心功能,通过首页个性化推荐、世界页推荐、帖底相关推荐及发现页推荐等方式,为用户提供精准匹配的内容。
二、技术挑战
1. 内容多样性:快看漫画的内容既有长篇漫画,也有短视频等短内容,如何融合处理这两类内容的推荐是个难题。
2. 内容风格独特:图像与文本结合的特性,如漫画图像、帖子图片、弹幕和评论,需要特殊的技术来理解和处理。
3. 社区文化理解:新生代用户的文化特点和“暗语”给文本内容理解带来了挑战。
三、技术探索
1. 算法演进:从协同过滤、FM、FFM、LR到深度学习模型如FNN、Wide&Deep、DeepFM,再到XGBoost和DIEN,推荐算法不断升级,追求更好的效果、更易于训练和部署。
2. 系统架构:探索如何构建适应推荐业务的高效、可扩展的系统架构。
3. 内容理解:针对漫画类图像内容的理解进行研究,同时构建用户兴趣模型,结合阅读历史和标签体系,提升推荐的准确性。
四、推荐策略
1. 基于内容的推荐:利用作品的基础维度、用户分发维度和内容创作维度的标签,快速生成推荐。
2. 用户兴趣模型:根据用户的相关行为,如阅读历史,建立用户兴趣模型,进行个性化推荐。
五、未来规划
报告未提供详细未来规划,但可以推测快看漫画会继续深入研究用户行为模式,优化推荐算法,提升用户体验,并可能探索更先进的AI技术,如强化学习和多模态理解,以进一步提升推荐系统的智能性和个性化程度。
这份报告展示了快看漫画在个性化推荐领域的实践和探索,包括如何处理多样化的内容形式、理解独特的社区文化和图像文本信息,以及通过算法和系统架构的优化提升推荐效率和准确性。未来,快看漫画将继续致力于提升推荐的精准度和用户体验,以满足年轻用户群体的需求。