微博一直播推荐系统与数据化运营-于邦旭

介绍一直播推荐系统发展历程以及在架构中直播推荐系统解决了哪些问题。
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1.一直播推荐系统 于邦旭

2.关于一直播

3.在大数据新领域探索 深耕大规模计算技术,追求集群规模与性能 专注直播用户规模增长,与收入增长 实时计算平台 PB级数据仓库 可视化BI自助工具 直播推荐系统 直播数据挖掘 直播风控系统 计算 存储 网络 云计算平台 技术驱动型场景 业务驱动型场景

4.一直播推荐系统发展历程 2016 2016 2017 2018 运营人工推荐 热门算法推荐 个性化算法推荐 个性化算法推荐初衷: 团队的使命 1、为用户推荐更好,更高质量的主播,传播正能量 从0到1的过程? 2、建立用户喜好特征库,越来越了解用户。 3、让更多的优质主播得到展示机会,让更多新人主 从Zero到Hero的荣耀? 播能够得到流量扶持。

5.直播推荐系统解决什么问题 不是平台内容不好,而是给我的,我不想要 用户不进直播间 用户在直播间不停留 用户不付费

6.直播推荐系统应用场景 热门流推荐: 直播间相关推荐: 1、主要推荐场景,让用户推荐进 1、为用户推荐当前主播相似主播。 匹配的直播间。 2、给更多的主播展示机会。 2、依据用户喜好,为用户组合推 3、给用户更多可能感兴趣的主播 荐热门列表,千人千面。 推荐。 3、依据用户的中长期行为,构建 中长期模型。

7.一直播推荐系统业务从0到1 基于用户行为数据组装推荐列表 OR 基于用户画像 用户行为分类: 1、用户点击直播间行为 2、用户进入直播间行为 3、用户观看时长 4、用户关注主播 5、用户评论主播 6、用户对主播送礼 1、用户行为数据真实反映了用户的喜好,与潜在兴趣 2、用户行为数据可以快速建立用户兴趣模型,选择合适 建立画像过程漫长,初期很难发挥威力,但是 算法进行推荐 最有效解决方案。

8.推荐系统数据生产、召回、排序思路 基于用户真实线上数据建立数据生产流程 数据召回思路: 1、基于真实评分、预测评分、 主播热度值、魅力值分别召回一 批 主播。 2、基于算法对召回主播进行排序, 主要是策略算法,直播推荐区别 于 数据生产思路: 其他推荐系统,在排序阶段更多 1、用户对主播的评分算法决定了预测评分的质量 的 2、协同主要是基于用户对主播的真实评分得到用户对某主播的预测得分 是运营策略与实际业务形态 3、通过设计热度算法来计算主播在全网的热度值 4、通过设计魅力值算法来计算主播的影响力

9.一直播推荐系统技术架构

10.一直播推荐系统平台Orion 介绍 Orion 1、为运营人员提供流量分发控制,策略 应用的管理平台。 2、算法工程师和策略工程师的在线实验 平台。 3、提供可视化的评价体系,模拟推荐功 能,对故障排查和策略调整提供工具支持。 4、提供统一的推荐接入API。 5、完成整体业务逻辑,比如召回、排序、 去重等操作的合并。

11.一直播推荐系统平台Orion 流量分桶 流量分桶的意义: 1、区分业务模型和算法进行推荐 列表组装,比如具备画像条件的走 标签推荐。 2、为实时的在线流量实验提供可 灰度的条件。 3、辅助运营策略为广告和营销活 动提供支持。

12.一直播推荐系统平台Orion 模拟推荐

13.一直播推荐系统平台Orion在线实验ABtest 1、高效的实验平台是推荐系统提升指标的核心 2、算法工程师更多的工作时Tuning自己的算法 参数,基于预定策略做实验,验证想法

14.一直播算法平台Scorates 1、抽象算法配置实现定制化业务流 程。 2、抽象算法计算平台,提供算法级 的基础服务,标准格式的输入与标 准格式输出。 3、统一的处理流程一个算法解决一 类问题,一个配置对应一个模型实 例。 4、统一的API,统一的方式,使算 法成为公共服务,为推荐召回服务。

15.一直播算法平台业务逻辑与算法计算分离

16.一直播推荐系统从0到1取得的阶段性目标 1、CTR 与 进入直播间人数上相较之前大幅度提升。 2、直播间有效观看人数相较之前提升一倍以上。 3、付费人数占比相较之前也有接近一倍的提升。 下一阶段: 从Zero到Hero

17.关于一直播