本文主要是介绍【推荐架构day7】爱奇异推荐算法的演进之路,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
在当前这个移动互联网时代,除了专业内容的丰富,UGC内容更是爆发式发展,每个用户既是内容的消费者,也成为了内容的创造者。这些海量的内容在满足了我们需求的同时,也使我们寻找所需内容更加困难,在这种情况下个性化推荐应运而生。
个性化推荐是在大数据分析和人工智能技术的基础上,通过研究用户的兴趣偏好,进行个性化计算,从而给用户提供高质量的个性化内容,解决信息过载的问题,更好的满足用户的需求。
爱奇艺推荐系统介绍
我们的推荐系统主要分为两个阶段,召回阶段和排序阶段。
召回阶段根据用户的兴趣和历史行为,同千万级的视频库中挑选出一个小的候选集(几百到几千个视频)。这些候选都是用户感兴趣的内容,排序阶段在此基础上进行更精准的计算,能够给每一个视频进行精确打分,进而从成千上万的候选中选出用户最感兴趣的少量高质量内容(十几个视频)。
推荐系统的整体结构如图所示,各个模块的作用如下:
- 用户画像:包含用户的人群属性、历史行为、兴趣内容和偏好倾向等多维度的分析,是个性化的基石
- 特征工程:包含了了视频的类别属性,内容分析,人群偏好和统计特征等全方位的描绘和度量,是视频内容和质量分析的基础
- 召回算法:包含了多个通道的召回模型,比如协同过滤,主题模型,内容召回和SNS等通道,能够从视频库中选出多样性的偏好内容
- 排序模型:对多个召回通道的内容进行同一个打分排序,选出最优的少量结果。
- 除了这些之外推荐系统还兼顾了推荐结果的多样性,新鲜度,逼格和惊喜度等多个维度,更能够满足用户多样性的需求。
推荐排序系统架构
在召回阶段,多个通道的召回的内容是不具有可比性的,并且因为数据量太大也难以进行更加精确的偏好和质量评估,因此需要在排序阶段对召回结果进行统一的准确的打分排序。
用户对视频的满意度是有很多维度因子来决定的,这些因子在用户满意度中的重要性也各不相同,甚至各个因子之间还有多层依赖关系,人为制定复杂的规则既难以达到好的效果,又不具有可维护性,这就需要借助机器学习的方法,使用机器学习模型来综合多方面的因子进行排序。
排序系统的架构如图所示,主要由用户行为收集,特征填充,训练样本筛选,模型训练,在线预测排序等多个模块组成。
机器学习的主体流程是比较通用的,设计架构并不需要复杂的理论,更多的是需要对细节,数据流和架构逻辑的仔细推敲。
这个架构设计吸取了以前的经验和
这篇关于【推荐架构day7】爱奇异推荐算法的演进之路的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!