荔枝UGC推荐系统实践：内容理解与用户兴趣探索

“20190621_搜索推荐算法（B会场）_荔枝APP的UGC推荐系统探索与实践_庄正中 荔枝FM推荐系统架构师.pdf” 这篇文档主要介绍了荔枝APP（荔枝FM）在构建其UGC（User Generated Content，用户生成内容）推荐系统方面的实践和挑战。荔枝FM作为一个音频分享平台，致力于通过推荐系统建立用户与内容之间的有效连接，发现有价值的主播和内容，并降低用户创作的门槛。 1. **荔枝推荐系统介绍**： - 荔枝推荐系统的核心目标是理解和匹配用户兴趣，通过多种推荐策略来实现个性化推荐。 - 系统涉及多个关键模块，包括用户理解、内容理解、交互设计、算法与模型、以及运营团队等。 2. **内容理解与内容发现**： - UGC内容理解：涉及到音频内容的解析，可能包括ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）和NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）技术，用于理解音频内容的语义。 - 内容发现：通过各种召回策略（如vector recaller, deep learning recaller, graph recaller, invert index algorithms & models）来找出与用户可能感兴趣的内容。 3. **用户兴趣发现**： - 新用户兴趣探索：对新用户的兴趣进行挖掘，可能采用E&E（Explore & Exploit）算法，在保证用户体验的同时，逐步了解用户的喜好。 - 长尾召回与排序策略：针对长尾内容进行挖掘，以覆盖更多的用户需求，并通过排序算法优化推荐列表，确保有价值的声音能够被发现。 4. **音频处理与NLP**： - 音频处理技术在推荐系统中的应用，可能涉及到声音特征提取，以捕捉音频的独特属性。 - NLP技术用于文本内容的理解，例如搜索引擎的构建。 5. **算法与模型**： - 使用了如SVD（Singular Value Decomposition，奇异值分解）、FFM（Factorization Machines，因子分解机）、word2vec等模型进行内容特征表示。 - 排序服务中采用了LR（Logistic Regression，逻辑回归）、GBDT+LR（Gradient Boosting Decision Tree + Logistic Regression）以及深度学习模型（如DSSM，Deep Structured Semantic Model）等。 6. **数据收集与分析**： - 数据收集涉及用户行为信息、历史记录和其他特征，用于构建用户画像服务。 - 实时上传数据的收集和分析，以便快速响应用户行为变化。 7. **应对挑战**： - 面对新声音的发现和长尾声音的挖掘，荔枝FM开发了相应的策略。 - 建立价值体系，包括动态权重调整，以确保推荐内容的质量和多样性。 8. **应用场景**： - 推荐系统应用于荔枝APP的不同场景，如录播电台、直播、交友、频道、搜索、私人电台等。 - 通过API接口服务于各个应用程序，如荔枝直播（Lizhi Live）、荔枝电台（Lizhi Radio）等。 荔枝APP的UGC推荐系统是一个综合了音频处理技术、自然语言理解、机器学习模型和数据驱动策略的复杂系统，旨在为用户提供个性化的音频体验，同时也鼓励用户创作和分享声音内容。