工程師訪談 | 在這6年裡，我們為使用者做了一件有意義的事

在愛奇藝業務生態裡，“使用者”和“內容”是兩個核心詞彙，虹吸了我們大量的時間和精力。查同學所在的推薦團隊，就是利用機器學習技術為使用者找到其感興趣的內容，為內容找到可能對其感興趣的使用者。這簡單的原理背後卻是極複雜的演算法計算和海量的資料處理，是使命中的“讓快樂簡單”。

接下來，就讓我們聽聽查同學和他推薦演算法的故事吧。

查同學2014年加入愛奇藝推薦團隊，這6年來一直在做推薦演算法工作，做推薦演算法，就是要設計大量高效、優雅和奇妙的演算法，並利用演算法更快更準確地計算出影片的屬性、使用者的屬性，並在特定的環境下從海量資訊中篩選和推薦出使用者感興趣的內容。

（圖為：推薦演算法演示圖）

從離線推薦到線上推薦，讓使用者快樂更簡單

“快”是推薦演算法所追求的，早期時我們使用的還是離線推薦框架，與業務剛剛興起的資訊流模式下的線上推薦相比，相當於腳踏車遇到了汽車，速度不是一個量級的。於是，我們開始研究升級我們的技術架構。當時業界還沒有特別成熟的實踐案例做參考，我們只能一步步地摸索。

記得上線初期，由於QPS（Queries-per-second，每秒查詢率）高、更新頻繁，線上介面訪問資料庫，在高峰期時有大約4%的超時率，這對我們線上服務造成非常大的壓力。我們當時從各種維度去分析效能的瓶頸，從資料來源頭做預處理、資料庫分庫、主從備份、引入二級快取、使用者ID hash分流等各個維度去嘗試最佳化。最終將線上服務的高峰期超時率控制在0.3%以下。

當時，只有3個同學做線上推薦，但最終透過大家的努力和公司各部門支援，我們幾經迭代，將小時級別的推薦頻率提高到十幾秒，又提高到幾秒，最後實現實時線上推薦。

這也就意味著，你隨時可以重新整理出當下最感興趣的影片內容，而你每一次行為也會直接影響著下一次重新整理出的內容。當下這個進步還是非常明顯的。

（圖為：推薦框架簡圖）

使用者線上實時重新整理的背後，是我們實時地採集、清洗、儲存海量的資料的努力。我們需要對使用者觀看的影片內容進行實時分析，也需要給使用者實時地打上更多標籤以識別使用者偏好，然後再對使用者和內容進行實時匹配。

這也要求我們有足夠強大的底層技術框架、資料管理和運算能力。為此，我們的資料分析從線下手動模式轉化為線上自動模式，又升級為單獨的資料中臺，架構也從傳統的MR陸續升級為實時的kafka、spark-streaming、flink等。

目前我們已經能支援每秒處理幾十萬條資料的需求，實現了讓使用者興趣實時更新，向使用者推薦的內容也更加精準，也就是說我們更懂使用者了。

（圖為：使用者畫像演示）

內容推薦不僅個性化，更要多樣化

努力避免使用者對特定內容的過度沉浸，這是我們對使用者負責任的體現之一。

使用者喜歡看什麼，我們就推薦什麼，這是個性化推薦，使用者可能喜歡什麼，我們推薦什麼，這是多樣化的推薦。我們會基於對使用者理解，推薦給使用者那些可能感興趣的內容，幫助使用者探索多元化的興趣，讓生活更精彩。

當你偶爾疑惑，為什麼推薦給我某個內容時，你的興趣或許會因此而更加多元了哦。

（圖為：線上推薦互動示意圖）

私域流量：讓UP主和粉絲“一家親”

社群化是隨刻發展的重要方向，我們不單純地追求高流量，也會追求打造UP主與使用者之間的生態平衡。為此，我們嘗試利用推薦演算法把粉絲與UP主更緊密的連線起來，促進社群互動，提高私域流量。

在個性化推進時，如果你關注了某個UP主，我們會推薦同型別的UP主給你；UP主釋出內容，我們會將新內容推送給你；你的觀看、點贊、評論、轉發會讓UP主更有創作動力，同時也會豐富你的社交圈，打造良好的社群生態。

當然，我們只會重點推薦高品質、正能量的內容給使用者，這也是愛奇藝願景中“偉大”的內涵在演算法上的具體體現。

（圖為：隨刻UP主頁介面）

在一個季度的私域流量的最佳化之後，隨刻資訊流的私域流量曝光佔比提升了127%，私域的消費時長也提升了37%，在滿足使用者的私域需求同時，也提升了創作者的創作動力。

在推薦技術的持續迭代中，我在工作上也從技術小白到了技術大白，感謝公司給了我不斷學習試錯和持續積累的機會。在這一過程中，我有兩個重要感悟分享給大家。

做事情之前，多問為什麼

不管做什麼工作，我都習慣性的先問為什麼做？背景是什麼？目標是什麼？很多時候捋清楚要做什麼，我們才知道怎麼去做。

現在我帶領幾個同學一起工作，在和大家討論工作時，我也努力讓團隊同學知道，他做每一件事情的原因、接的每一個需求的預期，同時也讓合適的人去做合適的事。希望大家可以乾的開心，有所成長。

（圖為：團隊合影）

技術不掉隊，管理不純粹

做技術工作的，必須保持好奇心，追求新鮮感，需要緊跟技術前沿，確保技術不掉隊。在資訊獲取相對容易的今天，平時喜歡看看論文，逛逛技術論壇，保持專業技術上的持續學習。

對於技術管理者而言，也要緊跟技術發展，不能做純粹的管理。長久地脫離一線會很難把握技術團隊的方向。這也是我個人的經驗總結。

六年前，愛奇藝還是行業追隨者；六年後，我們已經在一些方向上引領這個行業，這是一件令人自豪的事情，期待公司未來發展越來越好。