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文档简介

乐视推荐系统实践,吴焰立 乐视网,问题,如何在页面给定的区域选出一个视频进行展示? 可以展示的视频数量非常多 用户的兴趣差别非常大 推荐系统-大数据时代的运营方式,推荐的一般流程,人和场景,特征提取 构造候选集合 排序&调整 效果测试和统计,算法-候选集合选取,基于内容 视频分类,标签,演员等 基于人口属性 性别,年龄等 基于行为 Item cf User cf 基于模型 矩阵分解,plsa 基于领域知识 编辑,最新,最热 基于社交信息,算法-排序规则,单一模型 多模型混合-CTR 特征选取 逻辑回归 Google FTRL 非线性机器学习 人工规则 编辑,运营规则 多样性,打散 最新,最热,推荐效果-衡量标准,效果 点击率 推荐播放时长 覆盖率 多样性 新鲜度 工程 高并发 低延迟 高可靠 高效率 可扩展,系统架构,前端-实时特征 实时服务 全内存 share nothing&分布式kv 基于插件,可配置 模型&数据 日志数据处理 hadoop,基于插件的服务,整体架构,推荐效果,一些感受,不要拍脑袋 细节决定效果 不要被统计所欺骗 对于领域的理解大于算法,Thank you !,

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