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simonlu9
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继着上个问题,问下短视频常规推荐算法是如何实现

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  •   simonlu9 · 2020-03-16 15:55:04 +08:00 · 2840 次点击
    这是一个创建于 1695 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    先感谢上个播放卡顿问题大家的热心回答,已经发现是前端问题,由前端来解决,现在的问题是这样,用户注册完之后选择视频标签,然后由后台推荐视频给用户(后台的视频也由标签标记的,一个视频对应多个标签)。

    现在想到的是用用户的标签和视频的标签作一个相似度计算,然后推荐视频,但是这个算法缺点就是要提前计算好,而且不能重复,问问大家有什么好的方案

    8 条回复    2020-03-17 16:18:56 +08:00
    levylll
        1
    levylll  
       2020-03-16 17:49:09 +08:00
    一个简单的做法,每个标签基于该标签下的 hot 内容做个倒排存到 redis 中,然后后面每次用户请求时直接基于库中存的用户标签,去 redis 中取对应的倒排进行组合排重过滤输出。
    simonlu9
        2
    simonlu9  
    OP
       2020-03-16 18:01:14 +08:00
    @levylll 可以理解为这个为分词思想吗
    imn1
        3
    imn1  
       2020-03-16 18:03:00 +08:00
    这个要看简单还是复杂
    简单的话,标题分词匹配、tag 匹配等等,基本上已知无需提取的
    中等复杂,可以结合类别,必要时结合评论
    再复杂的,结合视频属性,例如时长、版权发行时间、涉及人物、地点……
    最复杂就是内容(图像)分析了
    fcten
        4
    fcten  
       2020-03-16 18:36:24 +08:00
    楼主的方案是推荐算法的一种,叫做基于内容的推荐。缺点也很明显,就是无法为用户发现新的内容。
    另一种推荐算法,叫做协同过滤推荐。简单来说,就是用户甲喜欢 ABC,用户乙喜欢 ABD,那么就给甲推荐 D,给乙推荐 C。
    wangbenjun5
        5
    wangbenjun5  
       2020-03-16 19:17:11 +08:00
    推荐算法可是一门学问,不是一句两句话能说清楚的,基于内容标签的这种推荐最简单,还有协同过滤等等,但是你想想头条抖音那么多算法工程师怎么可能这么简单,必须夹杂了大数据、深度学习等技术,别在 v2 问了,多看看相关技术博客和文章吧!
    EminemW
        6
    EminemW  
       2020-03-16 22:38:07 +08:00
    我上一个公司是自己定了一套打分算法,然后推荐分数高的视频
    alya
        7
    alya  
       2020-03-17 15:17:18 +08:00
    设计个评分方法做协同过滤
    XRR
        8
    XRR  
       2020-03-17 16:18:56 +08:00
    基于用户的协同过滤和基于 item 的协同过滤,推荐楼主看《机器学习实战》这本书
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