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机器学习在微博个性化push的应用 - SMP2018.pdf
机器学习在微博个性化push的应用
微博机器学习研发部-李金奎
2018.8
提纲
• Push场景
• 个性化Push机制
• 机器学习在个性化Push的应用
Push场景-新浪微博用户规模
• 新浪微博于2009年8月上线
• 2013年Q4 ,MAU达到1.29亿,DAU超过6100万
• 2015年Q3 ,MAU达到2.12亿,DAU突破1亿
• 2017年Q3 ,MAU达到3.76亿 ,DAU突破1.64亿
• 2018年Q1 ,MAU突破4.11亿,DAU达到1.84亿
Push场景-为什么要做Push
对于个人:足够聪明的私人秘书 ,及时有效地接收到感兴趣的内容
对于平台:高效的用户召回机制,通过把优质内容传递给最可能消费的受众,来提升用户规模(DAU)
Push场景-Push什么内容
Ø 国内外重大事件提醒(热点push)
Ø 区域重大事件的提醒(区域push)
Ø 关注人或好友的重要消息提醒(个性化关系push)
Ø 感兴趣内容的消息提醒(个性化兴趣push)
Ø 。。。
Push场景-怎么去做Push
Ø Push的特点
主动性:站方主动推送
挑战性:Feed是多条展示,Push是单条展示
复杂性:从海量用户、物料中寻找最佳匹配
两面性:降低对用户骚扰的同时提升用户规模
Ø Push平台
平台化:基于机器学习技术,搭建微博Push平台,承载热点Push、区域Push、个性化Push等业务
个性化Push 人工+智能的机制,机器学习技术的大规模应用
提纲
• Push场景
• 个性化Push机制
• 机器学习在个性化Push的应用
个性化PUSH机制
物料生成模型
运营审核
根据用户数据
匹配最佳物料
ctr预估(召回、排序、策略)
基础过滤
下发
实时数据
提纲
• Push场景
• 个性化Push机制
• 机器学习在个性化Push的应用
个性化Push机器学习架构
排序策略 item协同 user协同 产品策略 热点发现
曝光数据
模型服务 物料模型 召回模型 排序模型 互动数据
打开数据
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博文标签 亲密度 推送时间 博文互动率
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博文向量 社交关系
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