基于深度学习的短视频推荐算法研究

近年来，短视频的火爆给人们生活带来了极大便利和娱乐乐趣，其中抖音、快手等APP更是受到广大用户的热爱。由于短视频更新速度快，打造出来的优质内容需要快速地传播。然而，由于用户看到的短视频内容几乎是无限的，并且根据不同的用户喜好有所不同，因此如何根据用户喜好推荐不同的短视频，成为了短视频平台的核心课题之一。本篇文章，将会探讨基于深度学习的短视频推荐算法研究。

一、短视频推荐算法现状

短视频推荐算法，主要采用协同过滤算法和内容推荐算法。协同过滤算法主要通过分析用户行为进行推荐，根据用户的浏览记录、点赞记录、评论记录等行为数据，以及短视频的标签、标题、描述、封面等内容属性，计算出用户与短视频之间的相似度，最终推荐给用户相关性更高的短视频。内容推荐算法，则是通过分析用户历史观看记录来进行推荐，以短视频的内容属性为特征向量，在计算用户的兴趣相似度后进行推荐。但缺点也很明显：协同过滤算法需要考虑用户与物品之间的关系情况，而长尾问题会导致推荐结果偏向热门内容；内容推荐算法并没有考虑用户行为，无法针对用户的历史行为改进推荐。

二、基于深度学习的短视频推荐算法

深度学习可以有效地挖掘数据背后的规律，在短视频推荐领域应用较为广泛。当前，基于深度学习的短视频推荐算法也分为两种：内容推荐算法和协同过滤算法。在内容推荐算法中，基于词向量嵌入的内容推荐算法比较常见。是第一步，将短视频中的文本信息转化成向量表示(由于短视频中视频长度相对应内容非常少，因此仅将视频标题作为输入)，其中大家常使用的模型是word2vec和bert。在此基础词向量下构建多层感知机网络，将用户的历史信息记录作为输入，使用梯度下降法更新模型参数，进而预测用户对短视频感兴趣的程度，实现更加准确的推荐。

协同过滤算法在深度学习中的应用变得更加复杂和深层。应用变得更加复杂，因为主要考虑如何使用深度学习模型进行短视频的表示；变得更加深层，因为短视频推荐模型中常涉及到网络的对比和交互。目前，协同过滤算法的核心问题是如何有效地提取特征表示、建立适当的对比学习框架。其中，短视频的表示主要采用了深度神经网络，如Siamese Network，Entity Embedding等，将短视频的各种特征提取出来，映射到低维空间中。其中Siamese Network在如今短视频推荐场景中尤其被用到，主要的做法是利用训练得到的高维表示，计算视频之间相互之间的距离，提升短视频推荐结果的精度。

三、深度学习算法短视频推荐的优缺点

相较于传统算法，基于深度学习的短视频推荐在用户兴趣建模、推荐效果和冷启动问题上有着明显优势。

对于用户兴趣建模来说，深度学习算法可以利用用户的行为轨迹，将数据转换到低维空间中，实现对用户的兴趣建模的效果更加准确。

对于推荐效果来说，深度学习算法可以挖掘出更加丰富的数据信息，识别视频间的相似性关系，和计算用户对短视频的可观察度等，从而能够更好的预测用户的喜好权重来推荐出用户可能喜欢的短视频。深度学习算法尤其擅长推荐长尾内容。

对于冷启动的问题来说，深度学习算法可以通过基于标签、文本、图像等多个维度的汇总，将新发的短视频快速的转化成特征向量，实现从小数据到大数据场景的无缝连接。

虽然深度学习算法有诸如计算资源消耗大、模型参数需要大量调试等缺点，但基于深度学习的短视频推荐算法在实际应用中表现出了优异的推荐效果。

四、短视频推荐的未来发展

未来，基于深度学习的短视频推荐算法将会在以下几个方面得到进一步发展：

（1）多任务学习，把多个任务同时纳入计算框架，获得更多、更精细的数据特征；

（2）增量训练，将训练和推理等步骤分离，更加高效地更新训练模型，更新数据时不需要重新训练模型；

（3）联邦学习，采用不同环境下的节点之间进行数据交换和模型迭代，从而提高内存、安全和隐私性等问题；

（4）自增强学习，能够更加准确和可靠地自我学习和探索，实现更精准的推荐。

总体来说，未来的短视频推荐算法需要不断考虑用户的需求和特点，数据资源和模型创新，通过多项技术的融合，不断推动算法的优化和升级，为用户提供更好的的推荐服务。