有视频底层页推荐系统从0到1的实践（29页）.pdf

【有视频底层页推荐系统从0到1的实践】是一个深度探讨视频推荐系统的详细文档，主要涉及以下几个核心知识点： 1. **底层页业务背景**：底层页推荐系统旨在提高用户体验，通过智能算法为用户在观看视频后提供相关或兴趣相投的后续内容。这种系统通常依赖于播放服务、数据分发服务、画像服务以及曝光策略服务，通过收集用户的观看行为、偏好和历史数据来提供个性化的推荐。 2. **短视频召回系统**：召回系统是推荐的第一步，其目标是从海量视频库中找出可能与用户兴趣相关的候选视频。主要方法包括： - **基于协同过滤召回**：利用用户历史行为，如两个视频播放时间间隔来评估相关性，同时考虑用户行为的衰减效应，避免过于依赖早期行为。 - **基于表示学习召回**：通过预训练模型（如Image Embedding和Title/Tag Embedding）对视频内容进行建模，提取图像和文本特征，形成视频的高维表示，用于召回。 - **全库检索**：结合低阶和高阶模型（如LR、FM、FFM、Tree-based Deep Match）进行实时或离线检索，通过构建树结构优化检索效率。 3. **网络嵌入召回**：解决冷门视频的推荐问题，通过构建视频聚类网络，缓解图稀疏性，并通过Session划分优化短期播放行为，提升召回效果。 4. **短视频排序系统**：召回的候选视频需要经过排序系统进一步筛选，以确定最终展示给用户的内容。常见的排序模型包括LR模型、Deep模型（如DNN）、Wide&Deep模型等。这些模型利用特征嵌入、隐藏层、激活函数等技术对用户和视频特征进行组合和学习，以预测点击率或用户满意度。 5. **深度排序模型**：如DNN模型，通过多层神经网络捕捉复杂的特征交互，同时结合宽部分（Wide）捕捉低阶特征组合，深部分（Deep）则能挖掘隐式特征组合，但可能忽略低阶特征组合。模型训练通常采用Adam优化器，Xavier初始化，以及动态调整的学习率策略。 6. **未来规划与思考**：随着技术的发展，推荐系统将不断优化，可能涉及到更先进的表示学习技术、更高效的检索策略以及更精准的用户行为建模，以提升推荐质量和用户体验。 该文档全面介绍了从零构建一个视频推荐系统的过程，涵盖了从数据收集、召回策略、排序算法到系统优化的各个环节，对于理解推荐系统的设计与实施具有很高的参考价值。