短视频如何做到千人千面?FM+GBM排序模型深度解析

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短视频如何做到千人千面?FM+GBM排序模型深度解析

技术小能手 2018-09-14 16:18:53 浏览3799
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背景

信息流短视频以算法分发为主,人工分发为辅,依赖算法实现视频的智能分发,达到千人千面的效果。整个分发流程分为:触发召回、排序与重排三个阶段。排序层在其中起着承上启下的作用,是非常重要的一个环节。在排序层优化的过程中,除了借鉴业界前沿的经验和做法,我们也做了模型上的一些创新。

信息流短视频排序目前使用是以CTR预估为目标的Wide&Deep模型。通过引入时长特征、点击+时长多目标优化等工作,我们取得了不错的收益:

 ●  增加视频平均播放时长特征,作为用户真实体感信号,带来用户消费时长提升;
 ●  通过消费时长样本加权,实现点击+时长多目标优化,实现点击率与消费时长的提升;
 ●  引入多个视频下发场景的样本数据,实现多场景样本融合;

在优化排序模型的过程中,我们也调研了DeepFM/DeepCN等深度模型,这些模型无论从离线还是



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