抖音算法的底层逻辑
2023-05-05 10:52:38
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兴趣特征
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常驻地点
身份特征
晚上看视频
行为特征
用户标签概览
过滤噪声:过滤停留时间短的点击，打击标题党
惩罚热点:用户在热广文章上的动作做降权处理
时间衰减:随用户动作的增加，老的特征权重会随时间衰减，新动作贡献的特征权重会更大
惩罚展现:如果一篇推荐给用户的文章没有被点击，相关特征(类别、关键词、来源)权重会被惩罚
考虑全局背景考虑给定特征的人均点击比例(做Ll-norm)
数据处理策略用户标签的主要处理策略
每天抽取昨天日活用户
抽取这些用户过去两个月的动作数据
在Hadoop集群上批量计算结果
用户标签批量计算框架
各个粒度的兴趣标签
垂直领域的profile
大部分userprofile采用流式计算
性别、年龄
对时效性不敏感的user profile采用batch计算
流式计算和批量计算混合适用
抖音算法的底层逻辑
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