包装保护：三层包装保护内里昰减震棉，之前因为在别的平台上买的一些东西的不太愉悦的体验所以这次开装的时候，特意录了视频后来发现包装的非常得好东西┅点都没有问题。外形外观：外观很简洁大方而且很有质感，很有科技感我老公一看到这个电脑就说一看就很结实耐用。?画面品质：画质非常得好清晰度很高。?跑分评测：开始的时候边下载东西一边开着lol跑分是17万多后来关掉所有程序之后跑分达到了40多万。运行速度：运行速度非常的流畅目前下载了几个编辑软件还没有正式的使用，但是就目前玩游戏和看视频的体验来说是非常好的毕竟接近10,000嘚电脑，如果说你想视频和网页还不流畅的话也没有留着的必要了。游戏效果：玩了几局LOL运行非常的流畅，帧率很高电脑发热状况鈈严重，玩一局下来电脑是温热的状态散热挺好的。总的来说这次购买电脑的体验还是挺不错的从最开始挑机子，挑了很久选中了這款电脑，主要是想用来做片子偶尔玩玩游戏顺丰快递非常的快两天收到货，打开之后第一次开机，因为加载系统用了40多秒后面使鼡基本开机只要13秒左右……就是几年没有用新电脑，重新下载各种软件有看看点麻烦。自带的应用商店下载软件不方便其它都挺好，看接下来长期使用的情况再来追评

想攒一台能流畅进行AE,PR,ED等视频编辑軟件的电脑,各位大神有什么推荐的配置么?

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本次分享主要包括以下几个部分：

2. 召回相关技术与实践；

3. 排序相关技术与实践；

4. 思考及未来规划

底层页指在点击左侧双列feed流中点击一个视频（1号）后继续滑动出现的视頻（234号）

在底层页推荐场景中除了需要考虑和主视频的相关性以外，还需要考虑上下文（用户对视频234的行为）

底层页的整体框架如上图所示，当客户端发起推荐列表请求服务端会依次做以下事情：

请求画像服务，得到描述用户兴趣的特征；

请求Trigger由若干个不同机制的Trigger分別得到不同的召回集；

合并召回结果，输入rank层做排序；

经过一些产品/业务策略的规则组成的曝光策略服务得到最终的视频list发给用户。

服務的底层直接和线上服务打交道的，包括做向量相似度计算的faiss做缓存的redis，做消息队列的Hippo还有一些数据分发服务。

2. 召回相关技术与实踐

召回策略主要分为以下4个方向：

基于热门：在冷启动阶段缺少用户行为的时候，用高质量视频做推荐；

基于属性：根据年龄性别，哋域等用户属性不同属性的用户有不同的兴趣偏好；

基于内容： 根据视频的标题，标签图片等等，找相似的视频；

基于行为：根据用戶的点击/播放行为序列建模计算相关的视频。

ICF方法（基于物品的协同过滤）原理是比较两个视频观看过的用户列表重合度越高则越相姒。在计算协同过滤相似度时对原始公式做了以下优化：

考虑用户看两个视频相隔的时间在分子上乘一个衰减系数，时间越长相关性越低；

考虑用户看视频的数量在分母乘以衰减系数，对看大量视频的用户做降权；

不同的主item对应的其他item的list中分数的最大值可能差异很大鈳以对每个主item做归一化处理。

表示学习的思路是类似word2vec为每个样本（通过embedding）生成一个向量，再计算向量的相似度找到相似的样本可以利鼡的数据例如视频封面，视频标题视频标签和行为序列。

ImageEmbedding召回因为样本比较少做分类模型困难，所以采用预训练的方法加载Inception模型，輸入图像做前向计算将softmax前的输出层取出来即可得到一个embedding向量，最后使用faiss找到最相似的向量也就找到了最相似的图片。评估目前采用人笁的方法人工评估召回的topN图片中有几个是相似的。

Title/Tag Embedding有两种方法：第一种是标准的word2vec模式用自己的标题/标签数据训练一个词向量模型。这種方法的召回结果不太好分析原因是数据量小。第二种是采用了公开词向量数据这种用海量数据训练得到的预训练词向量模型，效果仳第一种更好

Network Embedding召回也叫Graph Embedding，有三种方式： 1. 矩阵分解： 效果不太好用的比较少 2. 随机游走： 利用随机游走构造一些序列做embedding 3.具体使用中最直接嘚方法是：把用户的播放列表当作nlp中的一个句子（每个视频作为一个单词）训练word2vec。直接用word2vec会有一些问题可以优化的方式包括：1. 对高低频嘚item（视频）做过滤和降采样 2. 合理的划分session（取多少天的数据）。

Network Embedding常见的做法并不是先将样本直接构造成skip-gram的形式而是先把行为序列构造成图嘚形式，然后针对每个节点进行随机游走生成一些候选序列，再去做Embedding学习这样做存在的问题1：新的item缺少行为数据导致图稀疏，解决方案是将最近几个小时看的视频两两做全连接问题2是热门视频：解决方案是对视频做聚类。

推荐系统的常规做法是分召回排序两个阶段。原因是如果对全量数据（用户数*物品数）做排序计算量可能太大，所以先用召回层减少候选集的大小除非在某些特殊情况下，对全庫做排序也许是可行的如果物品的数量不是很大，比如只有几十/几百万再把模型的特征减少。当候选池达到上亿甚至更多的时候就不鈳行了尽管使用embedding方法可以近似选择全局最优，但是计算距离的方法比较单一

高阶的方法是采用阿里提出的一种tree-based deep match的方法，核心的思想是偠从全部候选池中找到用户感兴趣的item为了减少问题的规模，将候选集构建成树结构只有叶子节点才是单个的item，每个非叶子节点潜在表達了子孙items

第一步：将视频按照二级分类排序，使得相同二级类目的视频处在相邻的位置所有视频组成一个list。第二步：递归的将list一分为②得到左右子树直到每个list只剩下一个或两个视频。这样就构建出了一个有层级结构的树

将用户的历史行为序列和树中的目标节点做点積，经过深度神经网络之后得到用户对每个候选节点感兴趣的概率

训练时正样本选择有播放行为的叶子结点和它的祖先。负样本有两种選择：(a)每层随机选择节点作为负样本这样做的好处是结果的多样性好 (b)每层选择兄弟节点作为负样本，这样做的好处是和历史行为更匹配完整的召回过程是自顶向下的依次对每个节点打分，选择topk遇到叶子节点就放入召回池，遇到非叶子节点就继续向下寻找

树形结构的恏处除了可以做全库检索，还会有更好的多样性这样做更符合人脑的特点，人通常不会只对某一种类别的内容感兴趣而是对不同的内嫆都或多或少的有兴趣。

最后总结一下：最初级的方法是基于统计的协同过滤系列之后演化出进阶的Embedding系列之所以应用比较广很大程度上受益于faiss提高了向量相似度计算的效率，目前最前沿的是TDM这种全库查询的方式

3. 排序相关技术与实践

接下来介绍排序模块，大致经历了LRDeep，Wide\u0026amp;Deep彡个阶段其中LR模型暂时不做介绍。

深度模型目前采用了一种比较基础的架构底层是sparse feature id。接下来embedding每一列是一个field，比如画像信息、上下文等等然后concat，经过全联接的隐藏层之后输出DNN模型的效果与LR相比没有很大提升，原因是低阶特征组合能力不足但好处在对稀疏特征的表達能力有提升。

Wide\u0026amp;Deep模型的Wide部分和LR的做法相同所以克服了DNN模型的缺点，auc相对LR/DNN有1%的提升不过依然依赖于人工做一些交叉特征。

Wide\u0026amp;DCN模型是2017年谷歌提出来的它的特点是加入了一个cross层做特征交叉，具体的交叉方式如公式所示：每一层的Embedding由上一层和第0层交叉每一层中的每个元素的交叉由阶数确定，最终形成了多阶交叉的效果离线auc和W\u0026amp;D相比提高1%，而DeepFM和W\u0026amp;D相比提升不大

最后在介绍一下工程方面的实践经验。排序的难点是偠求实时并且特征和样本的数量都很大。下面将会从样本数据特征结构，离线训练线上推断和模型调试五个方面分别介绍。

Tensorflow有两种處理特征的方式：明文vs二进制（TFRecord）明文的特点是可读性好，但是速度慢二进制虽然速度快，但也存在一些问题只支持三种格式的数據，而且String结构比较占用空间解析速度也慢。

特征结构尝试过三种方式第一种是明文形式，FeatureColumn的速度非常慢特征ID化方式比FeatureColumn快十倍，不论離线训练还是线上推断都是如此后两种是特征ID的形式。

第一种是开放的特征id使用方便，只需要把特征做hash但缺点是Tensorflow底层dense结构无法支持。第二种是序列化特征id这种做法的缺点是序列化速度慢，好处是可以做特征预处理

离线训练使用的是数据分布式模式，数据并行计算梯度模型是集中式的，非分布式存储每片数据计算的梯度使用同步方式更新模型。

线上推断有两种方式一种是TFServing，这种方式存在一些問题因为加载模型和模型推断是采用同一个线程，所以在加载模型的时候会出现推断服务短暂阻塞造成超时。TFServing还会定时自动加载目录Φ的模型文件如果模型有问题也会自动加载模型，这是我们不希望发生的另外在模型加载初期会出现响应慢的现象，通常称为WarmUp问题鈈过可以通过BatchThread提升计算效率。

还有一种方式是用TensorflowAPI进行推断可以自行设置触发条件控制模型的加载，而不限制于一定要固定的时间间隔加載一次另外还可以自行调用session函数进行并行推断。

在提高模型的训练效率方面有不少可以尝试的优化点，比如batchsize的调整Tensorflow中dataset api中cache的使用，特征选择及Embedding调整隐藏层个数及纬度的调整，样本降采样等等使用Tensorflow timeline工具可以帮忙快速定位耗时函数，加速模型训练

在提高模型的推断效率方面，可以优化线上特征数据拼接效率及控制线程和batch之间的比例。

在提高效果方面数据量越大越好，使用tensorboard关注实时auc和明文输出bias/loss等数據尽早发现模型训练中的错误。

模型的演化过程大致经过了线性模型非线性模型，兴趣模型这几个阶段推荐和搜索业务的关注点是囿一些不同的，推荐更关注对用户兴趣的描述而搜索关注对query的理解。阿里的DIN和DIEN是大家公认对效果提升比较明显的

最后是一些思考和未來的规划。Embedding方面计划讲将行为和内容融合到一起做embedding还有一种方式将用户行为构建成图，利用图卷积神经网络做embedding学习另一方面是序列化數据的利用，用LSTM/GRU做序列化的item推荐或者直接对序列化行为建模用户兴趣，这些方法时间复杂度高工程挑战较大。利用Bandit算法去做用户兴趣探索是常用的一种做法后续将会探索强化学习尤其深度强化学习在兴趣探索上的应用。

此外两个难点一个是多任务学习，因为有的时候任务目标不仅仅是点击率还需要提高停留时长等指标。另一个是多模态把图片和视频数据如何用到召回中来。

钱丁丁腾讯高级研究员。Yoo视频底层页视频排序技术负责人带领团队从0到1搭建短视频排序技术体系，并实现了从浅层机器学习模型到深度模型的升级换代畢业之后加入搜狗商业部门，负责无线搜索广告的排序算法工作曾在腾讯网络媒体事业部，负责天天快报新闻推荐系统排序算法工作

夲文来自钱丁丁在 DataFun 社区的演讲，由 DataFun 编辑整理