姚键是优酷土豆集团CTO,据他介绍,优酷新上线的首页页面上,光是导航栏上的视频分类就有21个,21个不同类型的内容,这意味着会有各种不同的用户来优酷看视频,要想给不同的用户推荐他们喜欢的视频,这靠的是一个叫做“协同过滤推荐”的技术。
百度百科上这样介绍协同过滤推荐(Collaborative Filtering recommendation):“是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同,协同过滤分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的相似(兴趣)用户,综合这些相似用户对某一信息的评价,形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。”
这是亚马逊、谷歌等互联网巨头都在使用的技术。亚马逊会告诉你“买了A商品的顾客也同时购买了B商品”,Youtube上,一个视频播放结束,马上就会出现相关推荐视频。
看上去简单的相关推荐,其实在优酷的视频推荐中涉及上百个参数,每次要调整参数,都要手动调整十几甚至几十个参数,每天推荐视频的数据模型中要涉及的数据高达几十亿。
一次小小的参数调整,带来的后果,可能是当天视频观看带来几百万的增长,也可能是在算法稳定后的未来几周,甚至几个月带来视频观看量的曲线变化。
当然,数字证实,通过这种协同过滤推荐给用户的视频是靠谱的,因为在海量的视频中寻找自己喜欢的视频成本是很高的,推荐视频的打开率也令人满意。
优酷土豆心中的“大数据”
数据的挖掘、分析,用在推荐视频上,还只是个小意思。优酷在2010年推出的“优酷指数”把大数据精神进一步强化,把视频播放周期、用户核心特征、用户播放行为、视频热度排行等数据进行展示。
姚键这样介绍优酷指数诞生的背景:“2010年的时候,优酷在PC互联网时代已经成为最有影响力的视频网站,优酷希望能够在行业内树立一个标杆,在强化优酷品牌的同时,也打造优酷指数这样一个概念。”
今年,优酷指数进而演变成“中国 *** 视频指数”,加入了土豆网以及移动客户端的视频数据,对数字感兴趣的用户,可以从这个指数里读出很多内容。
作为一款平台化的产品,“中国 *** 视频指数”在优酷土豆集团中的参考价值无处不在,从广告售卖,到版权购买,再到播放器产品的优化,等等,处处都能够作为指导依据。
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