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推荐系统在直播场景的应用（花椒直播）

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推荐系统在直播场景的应用（花椒直播）推荐系统 帮助用户发现内容 克服信息过载通过分析用户行为 对用户兴趣建模 预测用户的兴趣早期 基于热度推荐 热度高的一般质量有保证 但是集中在头部 难以千人千面现代化推荐系统全样本 生成粗排序 百万 再生成精致排序 几百个 在推荐给用户 10 量级 召回与排序 召回基于邻域的协同过滤 1 计算用户与物品的相似度矩阵 2 计算出用户对缺失物品的得分早期使用 基于主播的协同过滤由于是 n

记录一次讲座笔记，讲课的是花椒直播的改机算法架构工程师，王洋；王洋浙大+新加坡南洋理工大学，通信系统专业

推荐系统：帮助用户发现内容，克服信息过载
通过分析用户行为，对用户兴趣建模，预测用户的兴趣
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早期，基于热度推荐：热度高的一般质量有保证，但是集中在头部，难以千人千面


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召回

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基于邻域的协同过滤

基于隐向量的协同过滤

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显式反馈常用方法：

隐式反馈常用方法：

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n方级别编程nk级别
可解释性差，未用到其他特征，不够全面
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基于深度学习的矩阵分解

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内积可以用DNN学习
NCF网络 Neural collaborative Filtering
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NeuMF
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链接地址为：
https://mp.weixin..com/s/ERfIcCJ7ne4OjfRStdR_vw







其他召回模型

排序（精排）

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特征工程

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直播不同于物品的推荐，直播是连续行为，有实时特征（比如游戏直播，有五杀时情况与平时不同；是否在跳舞等）

训练集的生成

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蓝色部分；使用之前数据组成用户画像

排序模型

  1. LR
  2. FM/FFM
  3. GBDT+LR

LR逻辑回归

FM因式分解机

GBDT+LR

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GBDT以天的时间级别更新
LR部分实时更新

深度学习排序

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Wide&Deep类模型
  1. DNN
    学习特征间的潜在关系（全连接层），有泛化能力
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  2. LR+DNN
    在这里插入图片描述
多任务学习的模型

业界主流模型之一
可优化的目标包括：点击、观看、送礼、关乎、转发等
宗旨：平衡不同目标的相互影响，做到全局最优（不要出现某个目标特别占主导）
ESMM模型
把样本空间分为三个部分
曝光；点击；转化三个层次
是共享底层卷积的（但是共享部分可能有问题，如多任务相关性比较低）
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改进：
MMOE 不同的任务使用不同的底层网络（使用门）减轻不同任务干扰
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链接地址为：
https://mp.weixin..com/s/e6Spp7smIEUUExJxHzUOFA





直播内容的理解与识别
把直播中最核心，最精彩的部分挖掘出来推荐给用户
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直播实时性特征
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