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视频推荐中用户兴趣建模、识别的挑战和解法
录制于:

| 作者 李玉 关注 0 他的粉丝 发布于 2018年4月1日 | Google、Facebook、Pinterest、阿里、腾讯 等顶尖技术团队的上百个可供参考的架构实例!
40:40

概要
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。 我们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。

个人简介

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。

全球架构师峰会(International-Architect--Summit,下简称ArchSummit)是由InfoQ中文站主办的一次全球性架构师峰会。ArchSummit专门针对架构师人群,讲述与架构和架构师相关的各方面趋势、技术和案例。这也是继QCon之后,InfoQ中文站主办的又一次高端技术盛会。

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