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视频推荐视频时长bias问题

炼丹笔记干货 作者:快手社科推荐团队 短视频(比如快手、抖音和视频号等)日益成为人们日常生活中最重要娱乐方式。短视频推荐需要解决的一个基础问题是,如何准确地预估用户对某个视频的观看时长。 问题建模 快手采用的沉浸式浏览模式(如下图一),推荐系统通过建模用户兴趣为用户推荐可能喜欢的视频,优化视频观看时长、浏览深度、互动 (点赞、关注、转发)、多样性等多个维度的指标,以此营造良好的社区氛围 在上述众多目标中,视频观看时长作为最稠密的指标,也作为用户最稀缺的资源,客观有效的反映用户对视频的喜好程度,是短视频场景下推荐系统优化的重要指标。 的分布变化,可以看出随着推荐系统的优化,曝光样本中 duration 分布极不均衡,同时长视频的占比会变大。 但是,D->V->W 表示曝光视频的 duration 分布会影响观看时长的预估,这主要是因为推荐系统倾向于推荐视频来提升 app 时长,导致曝光视频中长视频占比过大;而模型训练时长视频会获得比较大的权重

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    视频书籍推荐

    前言: 大家好,今天给大家推荐一些音视频相关书籍! 一:音视频编解码 《深入理解视频编解码技术:基于H.264标准及参考模型》 《新一代视频压缩编码标准-H.264_AVC(第二版)》 《基于H.264的视频编/解码与控制技术》 《FFmpeg从入门到精通 与iOS平台的实践》 《视频编解码技术原理》 《新一代视频压缩编码标准H.264(毕厚杰)》,《h264和mpeg-4视频压缩:新一代多媒体的视频编码技术》,《H264标准中文版》。 Processing》 《High-Fidelity Multichannel Audio Coding》 《Speech Coding Algorithms》 最近我在微信读书上看的两本免费的书籍推荐给大家 : 总结: 好了,今天的推荐就到这里了 我是txp,我们下期见!

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    如何破解YouTube视频推荐算法

    开始之前,先明确一下:这篇文章内所指的算法包含多个YouTube增长类算法(为你推荐(Recommended),建议观看(Suggest),相关视频(Related),搜索(Search),原始评分(MetaScore 70分钟)的视频,我们发现每个视频发布后的48小时内,70分钟视频的访问次数远远超过其他长度的视频,哪怕是重发一些炒剩饭的旧视频。除此之外,70分钟的视频和其他版本的视频有相同的平均访问停留时长。 一则算法理论 YouTube的算法设计时关注的是频道效果而不是单个视频效果。但是它要利用单个视频来提高频道效果。 算法结合了单个视频的特定数据和频道的聚合数据来决定推荐哪个视频。 这意味YouTube在根据一些指标选择一些频道进行推荐,然后只要算法帮这个频道提高访问量。 但,壮士请留步,以上还仅仅是理论上的分析! 相关推荐及其他算法的各信号量权重分布 然而但是but,我们也没有其他数据了,所以我们也不敢肯定在计算相关性时该用哪种回归方式,也只敢说大多数信号和算法之间很相关,而已。

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