设计一个短视频平台的个性化推荐系统 -

题目

设计一个短视频平台的个性化推荐系统

信息

类型：问答
难度：⭐⭐

考点

推荐算法设计,冷启动问题,系统可扩展性,实时性处理

快速回答

设计短视频推荐系统的核心要点：

混合推荐策略：结合协同过滤（用户/物品相似度）与内容特征（视频标签/嵌入）
冷启动解决方案：新用户使用热门视频+兴趣问卷；新视频使用内容相似推荐
实时反馈处理：通过Kafka处理用户行为（点赞/观看时长）实时更新推荐
分层架构：离线训练（TensorFlow/PyTorch）+ 近线特征存储（Redis）+ 在线服务（微服务）
评估指标：CTR、观看时长、多样性（基尼系数）综合评估

## 解析

1. 系统架构设计

分层架构示意图：

┌─────────────────┐       ┌─────────────────┐
│   离线训练层     │◄─────►│  特征存储层      │
│ (TensorFlow作业) │       │ (Redis/Cassandra)│
└─────────────────┘       └─────────────────┘
          ▲                      ▲
          │                      │
┌─────────────────┐       ┌─────────────────┐
│  近线处理层      │       │   在线服务层     │
│ (Flink/Kafka)   │──────►│ (gRPC微服务)     │
└─────────────────┘       └─────────────────┘
          ▲
          │
┌─────────────────┐
│   数据源层       │
│ (用户行为日志)   │
└─────────────────┘

2. 核心推荐算法

混合推荐策略：

协同过滤：基于用户行为矩阵（用户×视频）计算相似度

# 用户相似度计算示例 (Python伪代码)
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def user_similarity(user_vectors):
    return cosine_similarity(user_vectors)

内容过滤：使用视频标题/图像的嵌入向量（BERT/ResNet）

# 视频嵌入示例
video_embedding = {
    "video_id": "v123",
    "title_embedding": [0.12, -0.05, ..., 0.78],  # BERT输出
    "image_embedding": [0.45, 0.22, ..., -0.33]  # ResNet输出
}

实时排序模型：特征工程 + 深度排序模型

# 排序模型特征示例
features = {
    "user_id": "u456",
    "video_id": "v789",
    "user_video_ctr": 0.15,       # 历史CTR
    "last_7d_interact_count": 5,  # 7天互动次数
    "embedding_similarity": 0.82  # 用户与视频嵌入相似度
}

3. 冷启动解决方案

场景	解决方案	实现方式
新用户	兴趣问卷+热门视频	首次登录弹窗选择兴趣标签
新视频	内容相似推荐	匹配已有视频的嵌入向量
低活用户	混合全局热度	50%个性化+50%热门视频

4. 实时性处理

实时反馈流程：

用户观看行为 → Kafka消息队列
Flink实时计算CTR/观看完成率
更新Redis中的用户特征向量
在线服务每秒可处理10k+请求

// Kafka消费者伪代码
kafkaConsumer.subscribe("user_behavior");
while (true) {
    records = kafkaConsumer.poll();
    for (record in records) {
        updateUserProfile(record.userId, record.videoId, record.action);
        redis.increment("user:${userId}:watch_count");
    }
}

5. 最佳实践与常见错误

最佳实践：

使用多臂赌博机（MAB）平衡探索与利用
定期进行A/B测试（如新旧算法各5%流量）
设置多样性约束：单页推荐中同类视频≤20%

常见错误：

❌ 仅依赖协同过滤导致马太效应
❌ 忽略特征存储的版本管理
❌ 实时系统未考虑消息积压保护

6. 扩展知识

深度模型：YouTube DNN/双塔模型
重排序技术：MMR算法提升多样性
联邦学习：在隐私保护场景下的应用
评估指标对比：
- 准确性：AUC/CTR
- 用户体验：平均观看时长
- 生态健康：基尼系数（推荐多样性）