多目标优化在爱奇艺短视频推荐业务中的实践

2024-02-21 12:49:50

多目标优化：爱奇艺短视频推荐中的实践

随着短视频行业的蓬勃发展，短视频推荐算法已经成为互联网巨头的核心技术。爱奇艺作为业内翘楚，在短视频推荐算法领域始终保持着领先地位。本文将深入探讨爱奇艺在短视频推荐业务中多目标优化的一些实践，为其他平台提供参考和借鉴。

多目标优化框架：平衡并驾齐驱的目标

在爱奇艺短视频推荐中，存在着多种亟待优化的目标，例如点击率、完播率、点赞率、分享率和评论率。这些目标之间相互关联，既不能简单相加，也无法取舍其一。因此，爱奇艺采用多目标优化框架，通过权重和加权求和的方式平衡这些目标。

def weighted_sum_objective(targets, weights):
  """加权求和多目标优化函数。

  Args:
    targets: 目标值列表。
    weights: 权重系数列表。

  Returns:
    综合目标值。
  """

  return sum([weight * target for weight, target in zip(weights, targets)])

多目标优化算法：非凡的NSGA-II

选择合适的算法对于多目标优化至关重要。爱奇艺经过深思熟虑，采用了NSGA-II算法（非劣排序遗传算法）。NSGA-II算法以其有效性、鲁棒性和可解释性著称，在爱奇艺的实际应用中表现优异。

import nsga2

def nsga2_optimization(objectives, constraints, population_size=100, max_generations=100):
  """NSGA-II多目标优化函数。

  Args:
    objectives: 目标函数列表。
    constraints: 约束条件列表。
    population_size: 种群规模。
    max_generations: 最大迭代次数。

  Returns:
    帕累托最优解集。
  """

  optimizer = nsga2.NSGA2Optimizer(objectives, constraints)
  return optimizer.optimize(population_size, max_generations)

多目标优化效果度量：衡量优化成效

多目标优化的成效需要通过量化指标来评估。爱奇艺主要关注三个方面：算法收敛性、帕累托最优解集大小和帕累托最优解集分布。

def convergence_metric(solutions, targets):
  """收敛性度量。

  Args:
    solutions: 优化得到的解集。
    targets: 目标值。

  Returns:
    收敛性指标。
  """

  return sum([abs(solution - target) for solution, target in zip(solutions, targets)])

def pareto_size_metric(solutions):
  """帕累托最优解集大小度量。

  Args:
    solutions: 优化得到的解集。

  Returns:
    帕累托最优解集大小。
  """

  return len(solutions)

def pareto_distribution_metric(solutions):
  """帕累托最优解集分布度量。

  Args:
    solutions: 优化得到的解集。

  Returns:
    帕累托最优解集分布指标。
  """

  return np.std(solutions)