舟

歌曲推荐场景下如何做好内容分发

场景

分发推歌歌曲
分发vip歌曲
分发长尾歌曲

架构

歌曲池，歌曲倒排索引，召回，排序，探索，实时监控

召回

协同过滤（itembased）

数据：用户最近180天完整播放且收藏的歌曲 uid: sid1, sid2, sid3
mapreduce 计算歌曲共现数和各个歌曲的总次数
相似度函数： jaccard 相似
输出：歌曲到相似歌曲的映射表
sid1 \t sid2,sid3,sid4

用户画像

首先计算用户画像
输入

歌曲类目：风格，语种，城市等级，省份，评论数，发布年代，艺人性别。
用户偏好歌曲（收藏或完整播放）
输出：计算用户在不通歌曲类目下的转化情况（不通类目的权重用各类目的方差归一化后）

根据用户画像推荐歌曲
输入：
用户画像
歌曲类目
输出：用户偏好分

基于向量召回

向量获取：word2vec， gcn等

i2i召回：

keys：歌曲，query：用户偏好歌曲（最近收藏或完整播放歌曲）
利用faiss向量引擎进行检索

u2i召回

youtube DNN召回：用户最近播放序列 --> 用户embedding --> softmax 进行分类（几十万label）
DSSM召回：用户embdding塔，歌曲embdding塔 --> cosine loss

如何提高歌曲向量覆盖

CB2CF

歌曲内容特征 --> cf vector cosine loss

音频

歌曲音频特征 --> cf vector cosine loss

排序

LR模型

人工交叉特征

FM模型

二阶自动交叉特征

DIN模型

用户序列attention建模，

LINUCB模型

长尾歌曲探索
偏好因子 + 探索因子

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