隨著互聯(lián)網(wǎng)社會化網(wǎng)絡的快速發(fā)展,信息量過載一直問題嚴峻,一方面用戶面很難找到真正感興趣的內(nèi)容,另一方面內(nèi)容提供商也很難把優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容精準推送。有效的推薦系統(tǒng)被認為是解決這些問題最有效的方法。 電視貓專注家庭大屏娛樂,以科技創(chuàng)新為基因的 互聯(lián)網(wǎng)電視媒體平臺,深耕數(shù)據(jù)研究,經(jīng)過6年的沉淀累積,已自建大數(shù)據(jù)計算與存儲平臺,能支撐所有基于大數(shù)據(jù)平臺上的數(shù)據(jù)分析和推薦算法。目前電視貓的推薦系統(tǒng)是 OTT端最全面的,推薦形態(tài)最多的系統(tǒng),產(chǎn)品的各個模塊都有智能推薦的身影,目前包括首頁個性化推薦、興趣推薦、興趣播單、猜你喜歡、相似影片、電影的退出推薦、短視頻的退出和連播推薦等產(chǎn)品形態(tài)。 電視貓的大數(shù)據(jù)團隊已構建了一套從ETL到推薦模型構建、模型訓練、模型部署上線、模型離線評估、模型AB測試、模型在線指標的評估體系來完善推薦系統(tǒng)的業(yè)務閉環(huán)。并不斷創(chuàng)新,將word2vec和深度學習引入電視貓推薦系統(tǒng)各個算法模塊,搭建了一套流式推薦引擎,可以基于用戶的實時興趣變化,為用戶實時調(diào)整推薦內(nèi)容。目前效果十分顯著,每天完成近1500萬條精準推薦。 然而,科技永遠在不停的創(chuàng)新,技術也在不斷的迭代,電視貓為了給用戶提供更好的播放體驗,減少找片時間,為用戶推薦更精準的內(nèi)容,電視貓團隊在具備了完善的推薦系統(tǒng)、技術體系和產(chǎn)品體系基礎上,更進一步的提出了“哆啦A夢”計劃。眾所周知“哆啦A夢”有個無所不能的功能口袋,能解決一切遇到的難題。電視貓啟動“哆啦A夢”計劃,意在更好的為用戶解決選擇難題,提供更為優(yōu)質(zhì)的推薦內(nèi)容。 “哆啦A夢”對原本的推薦算法做了抽象,實現(xiàn)模塊化,像積木拼接起來,每個數(shù)據(jù)交互的數(shù)據(jù)格式已經(jīng)定義好,從而大幅度提升開發(fā)人員的工作效率;迅速優(yōu)化推薦算法,更好的排查算法錯誤;與底層計算平臺解耦合大大降低,未來還能優(yōu)化成通用解決方案,開放給第三方使用;節(jié)省計算資源,提升大數(shù)據(jù)集群的資源利用效率;同時降低了熟悉和學習的成本,對新員工了解熟悉算法平臺大有幫助。 電視貓始終堅持技術創(chuàng)新為改變行業(yè)的第一生產(chǎn)力,通過自身強大的推薦系統(tǒng),根據(jù)不同用戶的喜好為每位用戶提供“千人千面”的個性化內(nèi)容推薦服務?!岸呃睞夢”計劃的啟動,還在不斷地精進,不僅滿足了用戶的需求,更帶領整個行業(yè)的推薦產(chǎn)品形態(tài)進入了更優(yōu)的人工智能時代。
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