开发者学堂课程【搜索与推荐技术实战训练营：体验营-智能推荐内容行业】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/919/detail/14488
体验营-智能推荐内容行业
目录
一、内容行业推荐业务场景
二、内容行业推荐业务价值
三、内容行业-功能实践
四、内容行业-接入指南
一、 内容行业推荐业务场景
内容行业简介：
1.新闻型场景：
资讯推荐
关注点击率、使用时长、推荐结果实时性等业务指标。
2.内容型场景：
UGC、PGC 等内容
关注点击率、人均点击量、用户停留时间、浏览深度等业务指标
3.视频型场景：
长短视频等
关注点击率、用户停留时长、视频平均播放时长等业务指标
4.在线阅读场景：
小说、漫画等
关注人均阅读章节数、阅读时长、加书架率、续费率等业务指标
新闻行业：时效性、强干预、多目标、内容理解、冷启动、需求高、高并发、原创扶持、热点挖掘
社区、阅读：时效性、创作扶持、停留时长、社区活跃度
视频：交互实时、发现性、原创扶持
自建推荐系统痛点
搭建成本：
1. 人员要求高：自建推荐系统对人员要求较高，系统开发、数据处理、召回、排序模型开发及调优，均需要高级开发&算法工程师长期参与
2. 上线周期长：推荐系统构架复杂，为达到上线效果需要反复调优，所需开发时间多于3个月
3. 运维成本高：系统复杂，性能、效果要求较高，自建系统后期有较高的维护成本
推荐效果
1. 冷启动效果差：上线初期无历史行为数据积累的情况下，推荐系统效果较差
2. 效果调优困难：套用主流算法不一定有好的效果，还需要考虑应用领域数据、相关性、新颖度、时效性等多维度推荐效果
3. 核心指标难统一：想要提高CTR的同时又增加用户停留时长，无法兼顾多个核心指标
后续运营
1. 服务稳定性：推荐场景通常用于高流量页面，对系统性能及稳定性要求极高
2. 运营易用性：推荐系统较为复杂，运营人员上手难度大
二、 内容行业推荐业务价值
智能推荐价值解读
留存抓手：通过个性化关怀、培养用户习惯，增长用户粘性
业务健康：打造健康的“人-货-场”互联方式
三、内容行业-功能实践
高推荐质量的一站式个性化推荐服务：
快速搭建：定制版 SDK、场景管理、选品管理、模拟测试、数据大盘
智能学习：多元召回模型、精准排序模型、实时交互推荐、深度学习模型、AutoML
业务调控： 内容加权、疲劳度配置、多样性配置、负反馈配置、多目标配置
实验平台：业务效果报表、新-内容策略配置、长尾策略配置、特征策略倾斜、A/B Test
服务运维：监控告警、数据质量诊断、更新记录查询、Debug 工具、效果优化助手
端-端的一站式数据服务
深度打磨的行业模型
业务经验加持的策略开放
AIRec 智能推荐|重点服务介绍|猜你喜欢+相关推荐
智能推荐支持猜你喜欢、相关推荐这2种推荐服务类型。猜你喜欢主要应用于首页以及频道 TAB 页的内容瀑布流推荐，相关推荐主要应用于内容展开页、阅读完毕后的推荐。
其中，内容的底层形式不限，文章、物品、视频均可作为推荐内容。
AIRec 智能推荐|重点服务介绍|内容便捷上下架
实时交互是促进用户沉浸式浏览的必备基础功能。AIRec 可实时学习终端用户当前兴趣表达、变化，并更新在下一次生成的推荐结果中，从而实现实时的互动式推荐功能
AIRec 智能推荐|重点服务介绍|负反馈功能
推荐系统在与用户互动的过程中，有可能出现不符用户预期的推荐结果，而负反馈成为推荐与用户对话的重要入口。AIRec 已支持单条内容维度、内容类目维度以及内容其他特征类维度的负反馈功能。
AIRec 智能推荐|重点服务介绍|内容加权个性化
区分其他内容平台，内容平台同时具备价值观引领、传递正能量的诉求。且由于内容具备较高的时效性，需要保障在短暂的生命周期内推出更具价值的内容。AIRec 封装了内容加权的方案。
AIRec 智能推荐|重点服务介绍|多样性策略配置
为激发用户阅读兴趣发散、增长浏览时长，保障推荐结果多样性是常用功能。
客户可基于 AIRec 提供的场景化运营策略，进行基于作者、类目、频道等多样性策略配置，进行内容展现形式的多样性策略配置。
四、内容行业-接入指南
产品使用基础流程：
1.数据准备：用户数据、内容数据、行为采集
2.创建实例：勾选行业、类型，配置数据源，数据对接与上报
3.策略配置：搭建推荐场景、场景策略配置
4.测试、发布：推荐结果测试、仪表盘结果观察、引入线上流量
产品使用基础流程
1.行业+服务类型选择
2.如何选择购买规格
3.开通实例前建议完成的准备工作
4.控制台功能实操
