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个性化视频推荐系统@土豆


        明洪涛
  htming@tudou.com

       2012推荐系统大会
内容提纲

 推荐系统的目标

 土豆网的数据与算法

 推荐系统的流程

 遇到的问题及其解决方法

 实际转化率数据分享
推荐系统的目标


视频推荐系统定义:
   根据用户的兴趣,为用户推送与他兴趣相
关的视频。

服务用户群:
   进入土豆网看视频娱乐,但是不明确知道自
己想要看什么视频,无法用词描述出来。与搜索、
分类导航有差异。

考核指标:转化率=点击数/页面PV
数据与算法

被观看的总视频数千万/天左右,7天重合30%




隐性数据(挖、埋、收藏、评论、转帖)几十万/天,平均每个视
频得到0.025/天,可推荐的视频平均0.043/天,用户信息可忽略,
非登陆用户的历史记录随用户cookie的清空而消失。50%用户每
天看两个视频。
    数据处理后,推荐的视频库中有200万个视频,这些视频获得
大约5千万/天的浏览量。
    填充矩阵,数据的稀疏性在五万分之一,放弃了SVD、
slopeone等算法。
数据与算法
协同过滤:Item-based
假设:用户观看的视频是用户喜欢的。

          I1 I2   I3   …   …   In
     U1
     U2      1         1
     :       1         1   1
     :            1        1
     Un      1    1        1
土豆推荐系统的流程

                             User Viewed
                               History


         Offline System   OnlineServerCalc
view

Covert
                          Ranking & Filtering
目前的应用到的产品
一、首页的“推荐给我” 。
二、播放页下的“相关视频”。
三、频道首页:风尚、美容、女性、娱乐、原创频道。




即将上线的:搜索结果、排行榜下的推荐。
遇到的问题及其解决方法
   冷启动问题
   数据的稀疏问题
                转化率的提高
   多样性问题
   准确性问题

一、系统服务性能问题
   C/C++实现整套系统、通过Http对外服务.采用线下
离线计算与线上实时计算相结合。

二、数据问题
   爬虫数据、非典型性用户和视频数据。用群
体用户的浏览来区分。
遇到的问题及其解决方法

   脏视频:多个用户上传同一个视频、用不同的标签
不同的视频ID号。使用视频MD5进行数据融合处理。
              V1
              V2
      video   V2   Vx
              Vn




 数据量的选择与清理数据问题?通过离线评测方式。
通过用户观看量和视频被观看量来进行过滤。
   CleanDataByUser(Cmin,Cmax)
   CleanDataByItem(Vmin,Vmax)
 三、覆盖率、准确性和转化率三者的关系。覆盖
率越小,准确性越高,冷启动问题就越严重,整
体转化率越低。
遇到的问题及其解决方法

四、怎么推荐?
                I1   I2    ….. Ix          …    In

                            Simtable



 i1   i2   i3   i4   i5   ... i9       …   i20 … ix   ………..   in

                          Rank&filter


                     R1   R2       R3      R4


Rank:根据视频的质量和相似性来排序,视频的质量涉及
到视频的浏览量,用户对视频的动作等数据。
Filter:过滤用户已经观看的,限定与用户兴趣不
相关频道的视频个数。过滤掉已经推荐。
遇到的问题及其解决方法

相似度的问题:设定阀值,在计算时只保留N列,在排序
前安比例去掉相似性差。




公式的选择(意义不大):余弦、修正余弦等距离公式。

用户的兴趣:分长短兴趣和频道的偏好,最近观看视频反映
    用户短兴趣,长期的一个观看历史记录反映的用户长兴
    趣,可以对用户长兴趣建模。

过热和过冷视频,直接CleanData的时候处理掉。
遇到的问题及其解决方法
五、评估方法:常用的MAE、CTR。
离线评测时使用过CTR,推荐与点击比30%左右,与实际点击比相差
10倍。现在使用的是线上实时CTR,分流量做A/Btest。

六、产品、位置、转化率
遇到的问题及其解决方法
位置优势?同一位置不同算法的PK,转化率是其他算法的三倍。




推荐与美女PK




失败的经验………….
实际转化率数据分享




在当天使用推荐的用户中,
有40%左右的用户是二次以上用户。
优化无止境,细节决定成败
       Q&A
     THANKS!
   推荐讨论QQ群:167485994
  微薄:http://weibo.com/htming

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