精益求精提升链路目标一致性，爱奇艺短视频推荐之粗排模型优化历程

工业界的推荐系统通常包括召回、粗排、精排以及重排四个阶段，如图一所示，每个阶段都像是一个漏斗，从海量的物品集合中过滤出用户最有可能感兴趣的物品。其中粗排模型发挥的主要作用是统一计算和过滤召回结果，在尽尽可能减少信息损耗的情况下，尽量将用户最有可能感兴趣的物品过滤出来，传递给精排模型。

本文以爱奇艺短视频推荐系统为例，分享了爱奇艺短视频推荐团队是如何通过不断的优化粗排模型，来提升链路目标一致性的。

一、爱奇艺短视频推荐系统概述

爱奇艺短视频推荐系统是一个大规模的分布式推荐系统，每天为数亿用户提供个性化的短视频推荐服务。推荐系统的主要目标是根据用户的历史行为数据，预测用户对不同视频的兴趣度，并根据兴趣度对视频进行排序，将最有可能让用户感兴趣的视频推荐给用户。

二、粗排模型在爱奇艺短视频推荐系统中的作用

粗排模型是爱奇艺短视频推荐系统中的一个关键组件，发挥着重要的作用。粗排模型的主要作用是统一计算和过滤召回结果，在尽尽可能减少信息损耗的情况下，尽量将用户最有可能感兴趣的物品过滤出来，传递给精排模型。

粗排模型包括以下几个子模型：

• 统一视频召回：将召回结果中的视频进行统一的召回，并对召回结果进行去重和排序。
• 预估点击率模型：对召回结果中的视频进行预估点击率，并根据预估点击率对视频进行排序。
• 视频点击率预估模型：对召回结果中的视频进行视频点击率预估，并根据视频点击率预估对视频进行排序。
• 视频点击预估模型：对召回结果中的视频进行视频点击预估，并根据视频点击预估对视频进行排序。

三、爱奇艺短视频推荐团队如何优化粗排模型

爱奇艺短视频推荐团队通过以下几种方式来优化粗排模型：

• 优化召回策略： 优化召回策略，提高召回结果的质量。例如，爱奇艺短视频推荐团队采用了多种召回策略，包括基于用户历史行为的召回、基于视频内容的召回、基于社交关系的召回等。通过优化召回策略，爱奇艺短视频推荐团队提高了召回结果的质量，为粗排模型提供了更好的输入。
• 优化预估点击率模型： 优化预估点击率模型，提高预估点击率的准确性。例如，爱奇艺短视频推荐团队采用了多种预估点击率模型，包括基于用户历史行为的预估点击率模型、基于视频内容的预估点击率模型、基于社交关系的预估点击率模型等。通过优化预估点击率模型，爱奇艺短视频推荐团队提高了预估点击率的准确性，为粗排模型提供了更好的输入。
• 优化视频点击率预估模型： 优化视频点击率预估模型，提高视频点击率预估的准确性。例如，爱奇艺短视频推荐团队采用了多种视频点击率预估模型，包括基于用户历史行为的视频点击率预估模型、基于视频内容的视频点击率预估模型、基于社交关系的视频点击率预估模型等。通过优化视频点击率预估模型，爱奇艺短视频推荐团队提高了视频点击率预估的准确性，为粗排模型提供了更好的输入。
• 优化视频点击预估模型： 优化视频点击预估模型，提高视频点击预估的准确性。例如，爱奇艺短视频推荐团队采用了多种视频点击预估模型，包括基于用户历史行为的视频点击预估模型、基于视频内容的视频点击预估模型、基于社交关系的视频点击预估模型等。通过优化视频点击预估模型，爱奇艺短视频推荐团队提高了视频点击预估的准确性，为粗排模型提供了更好的输入。

四、优化粗排模型的效果

通过优化粗排模型，爱奇艺短视频推荐团队实现了以下效果：

• 提升了链路目标一致性：通过优化粗排模型，爱奇艺短视频推荐团队提升了链路目标一致性，使得粗排模型的输出与精排模型的输出更加一致，从而提高了推荐系统的整体性能。
• 提高了推荐准确性：通过优化粗排模型，爱奇艺短视频推荐团队提高了推荐准确性，使得推荐系统能够更加准确地推荐用户感兴趣的视频。
• 提高了推荐效率：通过优化粗排模型，爱奇艺短视频推荐团队提高了推荐效率，使得推荐系统能够更加快速地推荐用户感兴趣的视频。

五、总结

本文介绍了爱奇艺短视频推荐团队是如何通过不断的优化粗排模型，来提升链路目标一致性的。通过优化粗排模型，爱奇艺短视频推荐团队实现了提升链路目标一致性、提高推荐准确性、提高推荐效率等效果。