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樂視推薦系統(tǒng)實(shí)踐,吳焰立 樂視網(wǎng),問(wèn)題,如何在頁(yè)面給定的區(qū)域選出一個(gè)視頻進(jìn)行展示？ 可以展示的視頻數(shù)量非常多 用戶的興趣差別非常大 推薦系統(tǒng)-大數(shù)據(jù)時(shí)代的運(yùn)營(yíng)方式,推薦的一般流程,人和場(chǎng)景，特征提取 構(gòu)造候選集合 排序&調(diào)整 效果測(cè)試和統(tǒng)計(jì),算法-候選集合選取,基于內(nèi)容 視頻分類，標(biāo)簽，演員等 基于人口屬性 性別，年齡等 基于行為 Item cf User cf 基于模型 矩陣分解，plsa 基于領(lǐng)域知識(shí) 編輯，最新，最熱 基于社交信息,算法-排序規(guī)則,單一模型 多模型混合-CTR 特征選取 邏輯回歸 Google FTRL 非線性機(jī)器學(xué)習(xí) 人工規(guī)則 編輯，運(yùn)營(yíng)規(guī)則 多樣性，打散 最新，最熱,推薦效果-衡量標(biāo)準(zhǔn),效果 點(diǎn)擊率 推薦播放時(shí)長(zhǎng) 覆蓋率 多樣性 新鮮度 工程 高并發(fā) 低延遲 高可靠 高效率 可擴(kuò)展,系統(tǒng)架構(gòu),前端-實(shí)時(shí)特征 實(shí)時(shí)服務(wù) 全內(nèi)存 share nothing&分布式kv 基于插件，可配置 模型&數(shù)據(jù) 日志數(shù)據(jù)處理 hadoop,基于插件的服務(wù),整體架構(gòu),推薦效果,一些感受,不要拍腦袋 細(xì)節(jié)決定效果 不要被統(tǒng)計(jì)所欺騙 對(duì)于領(lǐng)域的理解大于算法,Thank you !,

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