音频UGC内容推荐系统的思考
推荐在音频领域UGC内容平台的挑战
UGC平台的特点
主UGC+PGC— 生产者多，体系丰富，内容多，质量层次不齐
新增强劲 —每天上传的内容很多
UGC积累——历史积累内容多
平台价值观
选择一个赛马机制+普惠价值观；推荐系统从长远目标里去完善落实这个价值观。
- 赛马机制：
我们想构造 一个社区 ，主播们都是平等，都是有机会成长，就像这个社会可以有出头的机会，我们想做的就是帮助他们成长，大浪淘沙，也有人落败下来；
- 普惠：
每个人都有机会被分发。。
推荐要解决的哪些问题？
推荐系统想要解决的问题---在用户、主播、平台，3者达到一个最大化的收益
用户—找到他喜欢的内容，兴趣的发现，消费内容或者社交
主播—发现优质主播，得到用户的互动，金钱的收益的激励，不断成长 ？
平台—用户与主播的活跃，并给平台带来的收益
推荐基本原则取向
- 偏向活跃的主播
- 偏向新发布的内容
- 保持多样的内容，覆盖更多用户群体
- 用户喜欢的内容
推荐场景问题定义：流量分发优化+匹配问题？
推荐池+评价系统：收益的计算，内容的评价，推荐池的进入与淘汰机制
用户侧-匹配：用户与内容的匹配，提高用户的点击率，时长，留存；
如何从百万级里—》千级别-》百级—》十级别的过程 ，不断找到用户匹配的内容
- 多路召回
内容召回—兴趣召回，实体召回
协同召回-- youtube_cf
向量召回:w2v-->混合w2v-->图模型向量召回
深度学习模型召回：dssm
- 排序
lr—>xgboost—>dnn—>w&d-》deepfm
- 主播侧：
新主播-发现与爬坡
老主播—评价
- 平台流量分配：流量—》收益最大化；解决生态主播成长问题
流量有限，如何做到收益最大化？
保证每个作品一定曝光量的前提下最大化全局收益
如何高效？
就是要打造一个舞台，所有人都可以在上面表演，但还要可以给表演者科学的打分。
所以就有不断演进打造一个强大的平台的目标：实验平台、策略平台、机器学习平台、搜索平台；
打造强大的推荐系统
强大的平台：实验平台、策略平台、机器学习平台、搜索平台；
易用的实验分析工具：数据与实验平台打通，自动发现策略好坏
完备的评估体系：
用户：短期长期指标，点击率，播放时长 ，互动率，留存
生态指标：头腰尾数据，流量，时间 分布，生产者留存
推荐系统辅助健康指标—多样性，基尼系数，新颖度
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