大屏端智能实时推荐系统建设实践

本文主要解决如何在海量的视频内容中快速为用户过滤出感兴趣内容的问题,如何在大数据计算平台的有力支撑下进行算法模型的选择和训练,如何使用算法评估、A/B测试等方法不断优化模型以及时捕捉用户兴趣的变迁,重点研究了用户、视频和场景信息的关系,并根据大屏终端实际用户是多个家庭成员的特点,开发了针对家庭用户的分时分群实时推荐算法,可为用户提供精准推荐内容,有效提升了用户观看体验。