美图个性化Push与AI技术探索

"美图个性化Push的AI探索之路主要涵盖了业务背景、Embedding技术的演进、召回探索以及多塔排序等关键环节。通过深度学习模型优化推送通知的效果，提升用户体验和业务效果。" 在美图的数据智能部，研究团队针对个性化Push服务进行了深入的AI实践。首先，我们来看一下业务背景。个性化Push服务旨在根据用户的兴趣和行为历史，提供精准的内容推荐，以提高用户活跃度和满意度。这种服务在现代互联网产品中扮演着重要角色，尤其是在社交媒体和图像处理应用如美图中。 接着，我们探讨Embedding的演进。最初，研究团队采用了经典的Word2Vec模型，将用户的点击序列转化为固定维度的向量表示。输入是用户过去60天的点击序列，输出为100维的向量，通过Skip-gram模型训练得到。Word2Vec的基本思想是，具有相似上下文的词汇（在这里是用户点击的feed）会有相近的嵌入表示。然而，随着需求的复杂化，简单的Word2Vec模型逐渐无法满足需求。 因此，美图团队进一步发展到AirbnbListingEmb，引入了全局上下文信息，如点赞和分享。这个模型不仅考虑了邻居feed的影响，还考虑了全局行为，使得即使不在上下文窗口内的项目也能被预测。目标函数保持了对正负样本对的比较，以优化预测效果。 在召回阶段，研究团队可能进行了多种召回策略的探索，以找到最相关的候选内容。这可能包括基于用户历史行为的召回、基于内容的召回、协同过滤等多种方法，旨在从海量内容中筛选出与用户兴趣最匹配的部分。 最后，多塔排序阶段涉及到对召回的候选内容进行多阶段排序，以进一步提升推荐的质量。多塔排序通常包括粗排和精排两个阶段，粗排快速过滤大量候选，精排则对剩余的少量候选进行精细化评估，确保最终推送的内容既具有高度的相关性，又能满足多样性和新颖性的需求。 美图个性化Push的AI探索之路展示了如何通过深度学习和先进的Embedding技术提升推送服务的个性化水平，从而增强用户与平台的互动和粘性。通过不断迭代和优化，这些技术有望在提高用户满意度的同时，为公司带来更大的商业价值。