浅析B站视频的内容推荐机制-B站是怎么把信息更有效率的推送到你面前?你又可以如何利用推荐系统反哺自身?

浅析B站视频的内容推荐机制-B站是怎么把信息更有效率的推送到你面前?你又可以如何利用推荐系统反哺自身?

零售电商给你推荐喜爱的日用品、新闻阅读给你推荐合口味的知识、短视频软件向你推荐你最爱的娱乐视频…… 自个性化推荐算法在各种软件广泛应用开来,千人千面的说辞已经被互联网用户熟稔于心。 可以说,这些被频繁使用的软件可能比消费者本身还要了解你的偏好。 但...
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零售电商给你推荐喜爱的日用品、新闻阅读给你推荐合口味的知识、短视频软件向你推荐你最爱的娱乐视频……
自个性化推荐算法在各种软件广泛应用开来,千人千面的说辞已经被互联网用户熟稔于心。
可以说,这些被频繁使用的软件可能比消费者本身还要了解你的偏好。
但,你真的知道,这些软件是怎么把这些信息更有效率的推送到你面前的么?作为创作者和用户,如何利用推荐系统反哺自身?

浅析B站视频的内容推荐机制-B站是怎么把信息更有效率的推送到你面前?你又可以如何利用推荐系统反哺自身?插图
本文将以B站为例,详细回答这些问题。
Tag处理:构建内容和用户侧写
所谓千人千面,放在产品中,人指的是用户,面指的是内容。
一方面,用户因为年龄、性格、爱好、生活阅历的不同,对内容有不同的需求;另一方面,内容的种类和质量也影响用户的偏好。
用户和内容的高效连接和互相成全,是推荐系统,尤其是推荐算法的最高目标。
1.内容Tag化
我们先来走一遍用户视角。
进入B站,有明确的动画、音乐、舞蹈、科技等按内容类型划分的一级导航区。
以科技区为例,又可以展开为科学科普、社科人文、演讲公开课等二级导航;当你选择科学科普栏目,又能看到环境、科学、生物、气象这些小分类。
我们以罗翔教授的这篇《为什么刑法要严格解释》为例,从科技>社科人文频道,进入视频详情页,可以在页面中部看到和视频相关的信息。
这里有三块重要信息:

浅析B站视频的内容推荐机制-B站是怎么把信息更有效率的推送到你面前?你又可以如何利用推荐系统反哺自身?插图(1)

 

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