课程 ID: 15492
描述:
话题概述:
目前工业界比较成熟的个性化推荐系统，已经全面进入了大规模深度学习和多任务优化的时代。然而，对于用户，内容和创作者之间的关系，以及内容和流量价值的关系这些并没有明确指标定义的问题，纯粹的，不可解释模型优化，并不能完全解决我们遇到的实际问题。
因此，作为内容型的产品，QQ音乐分发体系的构建，一个很重要的命题就是定义内容生态和用户生态，以及两者之间的关系。本次主题演讲，将从这两个视角切入，介绍qq音乐的内容分发体系各主要模块的设计思路。同时，从冷启动和多样性两个推荐系统的常见问题入手，介绍数据科学，是如何在解决这两个实际问题时发挥作用的。
演讲题纲:
1.qq音乐内容分发体系概览
1.1 场景介绍
1.2 系统架构介绍
1.3 问题定义和解决思路
2.数据基础
2.1 指标体系建设
2.2 内容价值评估
2.3 用户理解
3. 实践案例介绍1 - 冷启动
3.1 用户分层
3.2 用户冷启动
3.3 内容冷启动
4. 实践案例介绍2 - 内容生态和多样性
4.1 音乐场景的内容生态
4.2 用户体验的多样性
4.3 流量的利用和探索平衡问题
话题亮点：
1. 一种基于特定音乐场景定义用户和内容生态的方式
2.实际案例当中，数据科学从指标体系搭建，策略输出，模型特征和效果回收等环节端到端的应用