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优酷夏颉:数据就是杀手锏

讲述:杜力大小:1.03M时长:02:15
与图文推荐和音频推荐不同,视频推荐系统要考虑的元素更多,有的时候影响推荐结果的甚至是一些细微的因素。近日,优酷技术推荐算法负责人夏颉在采访中透露了优酷多端多场景下的视频推荐系统探索之路。
夏颉谈到,优酷是在 2017 年下半年开始进行算法化升级的。刚开始是在某些重点场景实现单场景的千人千面,在取得不错的收益后,才逐渐将单场景的推荐进行了多端、多场景的融合,形成全网站一致化的推荐体验。
对于推荐系统技术层面的内容,夏颉表示,数据就是优酷推荐系统的杀手锏。
首先,从算法上来说,视频推荐系统重要的是通过多模态的视频分析和内容标签的提取来充分理解视频。其次,要建立一个文娱领域的知识图谱,以及怎样把知识图谱更好地应用在推荐系统的召回和排序中,也非常重要。同时,怎样在有联系的用户之间建立一个行为网络,通过这个行为网络更好地进行用户之间的熟人视频消费内容推荐,也是优酷在考虑的问题。
除了算法上的优化,在推荐方式上,夏颉举了三个例子,首先以视频封面为例,他表示优酷已经开始大规模使用个性化配图推荐。其次,对于短视频,夏颉表示,优酷现在能够智能生成短视频的封面图,并根据用户对短视频的消费进行个性化分发。此外,对于新视频的实时推荐功能,夏颉透露其得益于内部的一套冷启动算法系统,该系统能够保证每天百万级的短视频,在 24 小时内冷启动完毕,从而实现精准推荐。
除了上面提到的各种技术,近年来比较流行的强化学习、图像学习等技术也已经在优酷内部进行实验。
最后,夏颉也谈了谈自己正在研究的方向和对推荐系统未来发展的一些规划。他表示自己关注着很多领域的进展,比如多模态视频内容分析、基于图计算的推荐系统等,希望将最新的技术应用在推荐系统中。
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