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优酷千人千面的视频推荐系统克服了哪些技术挑战?

2018-03-19 20:00 李玉

优酷每天为上亿用户推荐上亿的视频。一大挑战是机器学习模型如何更好的描述与捕捉用户的兴趣。相比电商、新闻等领域用户对于视频内容的兴趣要更为复杂、感性、微妙、纬度多样,用户的兴趣也会逐渐演进、变化、细分,对于惊喜度(serendipity)与多样性(diversity)的要求也更高。用户的行为数据稀疏、分布偏差大、时域上分布规律也复杂多样。

本分享将介绍优酷对于以上各种技术挑战的思考,实际尝试和采用的,如 CUR、HIN、GRU 等各种方法,包括对于模型如何更好描述与建模用户兴趣,在特征工程、样本采样、目标损失函数抽象、模型融合等方面的经验。

演讲视频  


本视频来自优酷数据智能部总监李玉在 ArchSummit 的分享 。公众号后台回复关键词「酷」下载完整演讲 PPT。

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作者介绍

李玉博士,花名谈志,优酷数据智能部总监,负责优酷的个性化推荐、搜索、泛内容 AI 平台、视频 AI 理解等。加入阿里前曾在美国 Uber 负责个性化智能定价、补贴、拼车规划等工作;在京东任京东数据云总监;在美国雅虎负责雅虎的 DSP 广告平台、广告 Targeting 等工作。


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