7-SDCC2015-爱奇艺-王敏-爱奇艺推荐系统架构与实践

短视频推荐算法的运行逻辑与伦理隐忧——基于行动者网络理论视角短视频推荐算法的运行逻辑与伦理隐忧——基于行动者网络理论视角引言随着互联网技术的不断发展和智能手机的普及，短视频平台成为了人们获取信息、娱乐和社交的重要途径。

面对如此庞大的用户群体和海量的视频内容，短视频平台如何在众多视频中选择合适的内容推荐给用户成为了重要的问题。

为了解决这一问题，短视频平台普遍采用了推荐算法。

然而，推荐算法的运行逻辑和伦理隐忧已引起了广泛的关注。

本文从行动者网络理论视角出发，探讨短视频推荐算法的运行逻辑和其可能引发的伦理隐忧。

一、短视频推荐算法的运行逻辑短视频推荐算法的目标是根据用户的兴趣和偏好，从海量的视频中选择出用户可能感兴趣的内容进行推荐。

在运行过程中，短视频推荐算法首先依靠用户的点击行为、观看历史和点赞等反馈数据进行用户建模，通过分析用户的行为模式和偏好，为用户生成个性化的推荐列表。

其次，短视频推荐算法根据用户生成的推荐列表，从海量的视频中筛选出一些“候选集”，再根据一定的排序策略从候选集中选择出最终的推荐内容。

二、短视频推荐算法的伦理隐忧尽管短视频推荐算法在提供个性化服务和提升用户体验方面有着显著的优势，但其运行逻辑也存在一些伦理隐忧。

1. 信息过滤的风险短视频推荐算法根据用户的行为和偏好过滤信息、选择推荐内容，这可能导致用户陷入信息过滤的“过滤气泡”中。

即，用户只会接触到符合自己已有观点和兴趣的信息，进一步加深了用户的既有偏见，形成信息闭环。

这种信息过滤的风险对于用户的信息获取和思想意识形态的多样性具有一定的制约作用。

2. 人工智能带来的价值观偏差短视频推荐算法是由人工智能驱动的，但人工智能在决策和推荐过程中通常是基于已有数据进行学习的。

如果数据存在性别、种族、偏好等方面的偏差，算法可能会自动强化这些偏差，从而造成内容推荐的不公平性。

例如，算法可能会偏向推荐某一特定群体的内容，而忽视其他群体。

3. 隐私和数据滥用短视频推荐算法依赖于大量的用户数据，如个人信息、观看历史和社交行为等。

爱奇艺广告平台的架构设计分析近年来爱奇艺快速发展，优质内容层出不穷，爱奇艺广告也随之发展和壮大，广告在线服务同时服务于品牌、中小、DSP 等不同客户，形成了可以满足不同需求类型的较为完善的商业广告变现布局，广告库存涵盖视频、信息流、泡泡社交（爱奇艺的社交平台）和开机屏等多种场景。

爱奇艺效果广告是2015 年开始全新搭建的一个广告投放平台，随着信息流业务的增长，整个投放平台也经历了一次大的架构调整和多次重要的升级优化。

爱奇艺广告投放平台的概要架构如下图所示。

本文主要介绍在线服务相关的内容，在线投放服务即图中虚线所框出的部分，主要包括在线的投放和计费服务。

架构背后的业务需求架构肯定是为业务需求而生的，先来看看我们面对的业务需求及其特点。

爱奇艺效果广告投放平台目前采用代理商模式，平台主要满足两大类业务需求：面向代理商（广告主）的和面向产品及运营团队的需求。

具体来看看。

1、面向代理商的需求：本质上是要帮助代理商降低转化成本∙支持多种广告位：贴片、暂停、浮层、信息流、视频关联位和推荐位等∙支持多种结算类型：支持CPC、CPM 和CPV 等广告结算类型，oCPC 结算方式在规划中∙丰富的定向功能：常用定向维度（平台、地域等）及人群精准定向（地域定向- 支持区县级别、人群属性定向和DMP 人群定向），关键词定向∙灵活的排期及预算设置：支持分钟粒度的排期设置，支持日预算的任意增减∙特殊的业务功能：广告去重功能、动态创意、创意优选和平滑消耗等，都是为了提升广告的转化效果∙频次控制：避免对相同用户短时间的大量曝光2、面向产品及运营团队：主要是提升产品控制能力，促进整体系统的良好运转∙流量控制：通过黑白名单控制某些流量上不可以/ 可以投放哪些广告∙AB 测试功能：影响较大的功能全量发布之前需要进行AB 测试以确认效果符合预期∙计费相关：延迟曝光不计费，曝光、点击异常检测及过滤∙负反馈：根据用户反馈自动调整广告投放策略优化用户体验，同时也是对广告主的一种制约从上面描述的业务需求可以看出，业务的特点有：1.业务逻辑复杂：流程包括很多环节（场景信息获取，广告召回，预算控制，频次控制，点击率预估，创意优选，平滑消耗，广告去重，结果排序，结果筛选，概率投放，AB 测试）；下图中绿框的部分仅展示投放服务的主要流程：2.业务变更非常快：平均每周5 次的系统功能变更；3.广告主数量多，订单量大，订单平均预算较小，并且订单设置会频繁变化。

基于人工智能的电影推荐系统人工智能技术不断发展，已经广泛应用于各行各业。

其中，电影推荐系统是人工智能技术在娱乐领域的一种重要应用。

随着影片内容不断增加，人们往往会感到困惑，不知道该选择哪一部电影来观看。

而基于人工智能的电影推荐系统能够根据用户的兴趣、历史观影记录等因素，为用户提供个性化的电影推荐。

本文将介绍基于人工智能的电影推荐系统的原理和应用。

一、原理基于人工智能的电影推荐系统利用了自然语言处理、机器学习、数据挖掘等多种技术，通过分析用户的兴趣，挖掘用户的行为和社交数据，建立用户画像，构建模型，最终给出个性化推荐。

具有以下几个环节：1.用户画像建立通过收集用户的性别、年龄、职业、地理位置等信息，以及用户的历史观影记录、用户评分、用户浏览记录等，建立用户画像，提取用户的关键信息。

2. 基本特征提取对用户画像中的数据进行处理，提取用户的基本特征，包括属性、行为、评分等。

3. 个性化特征提取在基本特征分析的基础上，进一步挖掘用户的更加个性化的特征，例如用户已经看过的电影类型、语言、导演等因素，从而更能反映用户的兴趣。

4. 基于算法的推荐传统推荐系统算法通常包括协同过滤算法、内容过滤算法和混合过滤算法。

基于人工智能的电影推荐系统还引入了深度学习算法、自然语言处理算法等技术，以提升推荐效果。

5. 结果展示将用户订单和历史数据存储在一起，并显示相应的推荐结果，为用户提供个性化的推荐服务。

二、应用基于人工智能的电影推荐系统的应用十分广泛，不仅可以用于在线影院，也可以用于各大O2O平台的电影推荐服务。

1. 在线影院基于人工智能的电影推荐系统可以为在线影院提供优质的影片推荐服务。

通过对用户的历史观影记录、评分记录、用户画像等数据进行分析，推荐符合用户兴趣爱好的电影，提升用户观影体验。

2. O2O平台随着互联网技术的日益普及，各大O2O平台也开始提供电影推荐服务。

基于人工智能的电影推荐系统可以为这些平台提供更加精准的推荐服务，为用户提供娱乐休闲方面的服务。

爱优腾竞品分析：三大视频平台如何布局？当前的网络视频市场，从内容基础、变现渠道、用户资产、技术支撑和生态布局上看，爱奇艺、腾讯视频和优酷三家鼎立，各有特色，布局上也各有不同。

一、市场分析1.1 泛娱乐行业分析随着我国居民收入水平提升，国民在文化娱乐方面的消费能力不断提升。

同时，智能技术和通信基础设施也助力文娱产业数字化的发展。

用户的内容消费习惯逐步养成，泛娱乐内容的消费潜力正逐步释放。

根据易观千帆报告显示，我国预计在2020年的泛娱乐核心产业规模达到9276.38亿人民币，增长速度保持在12%上。

但由于当前泛娱乐产业的生产与创新能力的发展速度不匹配，观众容易审美疲劳，增速逐年放缓。

而在泛娱乐细分市场上，游戏、影视和动漫行业占据主要市场，且增长速度较快。

其中，影视行业拼接扎实的市场基础，成为泛娱乐产业的第二大细分市场，未来规模增速较快。

在用户规模上，由于视频和音乐的内容获取门槛低，更加大众化，用户规模较大。

游戏行业虽然发展得较晚，但用户规模已经趋于稳定。

文字和漫画作为IP产业链的源头，扮演者重要的角色。

作为强流量入口，目前以爱优腾为代表的头部综合视频平台已经构建了以影视内容为核心、衍生内容为辅助的生态布局。

在泛娱乐产业链上，一方面，视频平台通过挖掘阅读/动漫平台所培育的IP进行运营，放大内容的影响力；另一方面，通过游戏、衍生品、电商等进行IP的变现，成为生态型厂商。

在生态布局上，视频平台已经串联了涵盖视频、直播、短视频、线下的家庭娱乐硬件市场等多个泛娱乐领域，通过生态化战略布局构建市场竞争壁垒。

未来网络视频市场的竞争，将是以内容为基础的生态之间的竞争，以优质内容为底层根基，围绕用户生活场景，满足用户娱乐多样化需求。

1.2 网络视频市场分析2017年以来，为消除视频市场竞争带来的负外部性，政府主管部门从视频内容价值导向、从业人员等方面对视频内容的监管频频出手。

更强的监管机制，促进了市场运作机制的健全和顺畅发展。

运用SWOT分析法，对爱奇艺视频网站进行市场环境分析，并提出相应的对策。

爱奇艺背景介绍：爱奇艺，原名奇艺。

2010年4月22日，奇艺正式上线，2011年11月26日，奇艺正式宣布品牌升级，启动“爱奇艺”品牌并推出全新标志。

爱奇艺创始人龚宇博士担任CEO。

自成立伊始，爱奇艺坚持“悦享品质”的公司理念，以“用户体验”为生命，通过持续不断的技术投入、产品创新，为用户提供清晰、流畅、界面友好的观映体验。

2013年5月7日百度收购PPS视频业务，并与爱奇艺进行合并。

市场环境分析：S （strengths）优势：一、定位优势：爱奇艺品质、青春、时尚的品牌调性深入人心，网罗了中国最广大的年轻用户群体。

爱奇艺打造涵盖电影、电视剧、综艺、动漫在内的十余种类型的中国最大正版视频内容库，并通过“爱奇艺出品”战略的持续推动，让“纯网内容”进入真正意义上的全类别、高品质时代。

同时，作为中国付费用户规模最大的视频网站，爱奇艺倡导“轻奢新主义”的VIP会员理念，主张人们对高品质生活细节的追求，坚持为广大VIP会员提供专属的海量精品内容，极致的视听体验，以及独有的线下会员服务。

二、流量优势：并且相比于其他网站来说，爱奇艺有着自己先天的优势，背靠百度这棵大树，着实给爱奇艺的成长带来了不少便利。

据了解，爱奇艺有超过六成的流量来源贡献自百度。

这一点其实体现的非常明显，无论在百度搜索任何电视剧电影，排在搜索结果第一位的永远是爱奇艺，加上百度自身基数庞大的流量实力，用户转移的成本可以说非常低。

三、产品自身优势：拥有自己独特的技术，例如视链技术，对影视剧中人物进行注释，幵链接至有关的信息介绍页面；片段分享，最高可戋取10分钟视频，分享到SNS及各大论坛；视链标注，精彩镜头一目了然；以及智能跳过片头片尾、关灯、记忆播放等。

W （weaknesses）劣势：一、版权压力问题：中国影视内容制作方和版权拥有方极其分散，且制作能力与国外相比较弱。

与拥有70％内容源支撑的Hulu相比，国内没有一家视频网站能够达到这样的高度。

爱奇艺调动消费者的视频营销作者：暂无来源：《成功营销》 2015年第3期互联网视频已进入“自”时代，受众自由选择与传播的自媒体属性显现，在用户新的需求下，内容成为视频营销的核心价值。

王湘君爱奇艺CMO王湘君，曾先后任职于网易搜狐的市场部和销售部。

2010年1月加盟爱奇艺，任全国销售总经理，负责全国销售工作。

2011年4月提升为营销副总裁，分管市场部和销售部。

2012年9月26日晋升王湘君为营销高级副总裁，负责爱奇艺销售与市场团队。

2013年s月27日，爱奇艺、PPS团队整合完成，晋升王湘君为首席营销官。

2014年是快速变化的一年。

尤其随着各家视频平台越发加速全产业链布局，除了最初凸显的视频网站媒体属性之外，它们的竞争格局也已经延伸到移动端、电视台等平台，涉足版权和内容制作等方式打通产业上下游，增强整体竞争力。

面对市场的变幻，2014年爱奇艺通过“独播”战略，对诸如《来自星星的你》、《爸爸去哪儿2》等强化了爱奇艺年轻、时尚的品牌特征，加强爱奇艺与年轻一代用户的连接。

世界杯、春晚等强势版权采购和深度衍生，提高品牌的整体认知度和用户的使用度。

对于视频营销而言，消费者最为关注的是内容，因此品牌需要做的，即如何更好地与内容融合，借助热门内容巧妙融合，达成事半功倍阐述品牌的效果。

而2015年网络版权变局，也给广告主视频投放策略带来新的挑战。

因此，2015年爱奇艺也会将重点放在产业上游，通过工作室战略布局，从版权采购、制作、衍生到内容营销，为消费者和广告主提供端到端的整合解决方案，从而让广告主在常规营销投放之外，获得更有针对性的营销帮助。

爱奇艺已经在不断对内容营销开展尝试、积累经验，比如近期获得不少国民话题讨论的《奇葩说》，针对作为消费主力军的90后群体，其一改以往扭捏、遮掩方式，采取4先自黑、不找黑”方式，将品牌信息以逗趣形式巧妙安插在节目各个环节，以戏谑、亲民等方式让消费者获得记忆点，收到了美特斯邦威、光明莫斯利安、Jeep自由光等几大品牌的纷纷加入和认可。

2020年爱奇艺专题研究：行业分析、产业链、公司商业模式、核心竞争力、财务状况目录一、行业分析 (4)（一）经济、网络发展未来持续推动在线娱乐内容热潮 (4)（二）在线视频平台：倚重会员付费，未来内容优先 (5)（三）产业链 (9)二、公司概述 (10)（一）公司简介 (10)（三）商业模式 (12)（三）核心竞争力 (12)1、用户流量领先，会员收入持续增长 (12)2、优质内容吸引用户 (15)（四）财务状况 (19)图表目录图表1：全国居民人均教育文化娱乐消费支出和增速 (4)图表2：互联网用户数量和普及率攀升 (4)图表3：互联网流量每年翻番 (4)图表4：社交、娱乐和电商APP是移动互联网头部需求 (5)图表5：细分行业占整体用户付费规模比 (5)图表6：在线视频产业发展阶段 (6)图表7：在线视频行业市场规模不断扩大 (6)图表8：用户规模持续增长 (7)图表9：渗透率高 (7)图表10：在线视频行业收入构成 (7)图表11：在线视频付费市场增长 (7)图表12：付费用户规模不断上升 (7)图表13：用户购买平台会员的主要因素 (8)图表14：用户复购平台会员的主要因素 (8)图表15：2018年网剧播放量前50名播出平台占比 (8)图表16：2019年主要视频平台MAU（万人） (9)图表17：2019年主要视频平台月度运行时长（小时） (9)图表18：在线视频产业链 (9)图表19：公司重要事件 (10)图表20：爱奇艺重要股东 (11)图表21：爱奇艺控股结构 (11)图表22：爱奇艺主营收入构成 (12)图表23：爱奇艺商业模式 (12)图表24：“爱优腾”MAU对比 (13)图表25：爱奇艺全部用户累计日均使用时长 (13)图表26：爱奇艺总订阅用户数 (13)图表27：爱奇艺付费率 (13)图表28：爱奇艺会员业务收入和季度ARPU (14)图表29：爱奇艺会员费用和腾讯会员费用对比 (14)图表30：爱奇艺超前点映界面 (15)图表31：2019年上新连续剧有效播放排名 (16)图表32：2020Q1全网连续剧有效播放排名 (16)图表33：独播数量占比高 (16)图表34：独播有效播放量 (16)图表35：参投独播剧占比 (17)图表36：2019年上半年TOP30热播综艺制作方 (17)图表37：2019年前三季度上新剧集分类数量（部） (17)图表38：爱奇艺网络大电影分成模式 (17)图表39：爱奇艺网络剧分成模式 (17)图表40：爱奇艺网络综艺分成模式 (18)图表41：爱奇艺2020年Q2-Q4储备剧集及综艺（部分） (18)图表42：营业收入持续增长 (19)图表43：归母净利润亏损扩大 (19)图表44：内容成本增速下降 (19)。

智能推荐个性化智能推荐系统的行业应用案例智能推荐系统旨在通过分析用户的兴趣、行为和偏好，提供个性化的推荐服务。

随着人工智能技术的不断发展和应用，智能推荐系统的应用范围也越来越广泛。

本文将介绍几个行业中成功应用智能推荐系统的案例。

一、电子商务行业在电子商务领域，智能推荐系统为用户提供了个性化的购物推荐。

以亚马逊为例，其推荐系统根据用户的浏览历史、购买行为、评价等信息来生成推荐商品列表。

通过分析用户的兴趣爱好和购买偏好，系统能够准确推荐用户感兴趣的商品，提高用户购物体验和购买转化率。

二、视频流媒体行业在视频流媒体领域，智能推荐系统可以根据用户的观影历史、评分和其他行为数据，为用户量身定制推荐内容。

例如，Netflix利用智能推荐系统为用户推荐电影和电视剧。

通过分析用户的观影记录和喜好，系统能够为用户提供更符合其口味的影片，提高用户的观影满意度和留存率。

三、音乐娱乐行业在音乐娱乐领域，智能推荐系统可以根据用户的收听历史、喜好和其他音乐特征，为用户推荐个性化的音乐内容。

例如，Spotify利用智能推荐系统为用户提供个性化的音乐播放列表。

通过分析用户的音乐收听记录、喜好和音乐特征，系统能够为用户定制符合其口味的音乐推荐，提高用户的音乐体验和留存率。

四、新闻媒体行业在新闻媒体领域，智能推荐系统可以根据用户的阅读历史、关注点和偏好，为用户推荐个性化的新闻内容。

例如，今日头条利用智能推荐系统为用户提供个性化的新闻资讯。

通过分析用户的阅读记录和关注点，系统能够为用户推送感兴趣的新闻内容，提高用户的阅读体验和留存率。

五、旅游行业在旅游领域，智能推荐系统可以根据用户的出行偏好、旅游历史和地理位置等信息，为用户提供个性化旅游推荐。

例如，携程利用智能推荐系统为用户推荐旅游目的地、酒店和景点等。

通过分析用户的旅游历史、偏好和地理位置，系统能够向用户推荐符合其旅游需求的目的地和行程安排，提高用户的旅游体验。

以上是几个行业中成功应用智能推荐系统的案例。

爱奇艺APP的用户体验测评与优化方案作者：钱佳谊来源：《科学与财富》2021年第01期摘要：爱奇艺以IP为核心，通过平台的全方位运营，充分发挥影视、动漫、文学、电商、直播等泛娱乐产业链条的开发协同能力，形成IP开发矩阵，全面开发IP价值。

不可否认，任何一款程序的开发都应以用户为中心，用户体验自然是APP开发的关键所在了，既然APP用户体验那么重要，那么爱奇艺APP的开发、设计与优化值得我们深入探讨。

关键词：爱奇艺;用户体验;开发;设计;优化自2014年始，视频网站开启自制元年，向传统电视台发起挑战。

为了迎合互联网观众的收视习惯和偏好，各大视频网站不断拓展渠道，引进人才，签约优质视频制作团队，增加视频内容选择，开启弹幕评论等互动渠道，将观众与内容生产者紧密连结，逐渐形成自己的竞争优势。

基于爱奇艺APP的应用技术等，建立的视频播放平台，可以利用智能手机、PAD电脑等设备连接，从而观看视频，参与讨论等功能。

爱奇艺APP的设计正是基于这个体系架构油于具有信息本地化适用性强、功能丰富等特点，目前已经受到大众的热列欢迎。

基于此本文对有关爱奇艺APP的设计进行研究和探讨。

并对爱奇艺用户体验优化推出设计方案及看法。

1爱奇艺应用程序的背景1.1爱奇艺应用程序的历程爱奇艺是由龚宇于2010年4月22日创立的视频网站，2011年11月26日启动“爱奇艺”品牌并推出全新标志。

爱奇艺成立伊始，坚持“悦享品质”的公司理念，以“用户体验”为生命，通过持续不断的技术投入、产品创新，为用户提供清晰、流畅、界面友好的觀映体验。

2013年5月7日百度收购PPS视频业务，并与爱奇艺进行合并，现为百度公司旗下平台。

2016年4月，中国移动视频用户达4.93亿人，爱奇艺、腾讯视频和优酷，分别以2.95亿、1.95亿和1.51亿的月度用户覆盖分列前三位，其中爱奇艺以27.6亿小时月使用时长占据42.4%的市场份额。

爱奇艺与PPS合并后的规模化效益得到了非常好的体现。

使用AI技术优化电视节目推荐的技巧随着人们对电视节目需求多样化和个性化的追求，传统基于用户交互行为和兴趣标签的推荐系统已经不能满足观众的需求。

人工智能（AI）技术在电视节目推荐领域逐渐发展壮大，成为提高用户观看体验的关键因素。

本文将介绍如何使用AI技术优化电视节目推荐，并提供一些相关技巧与实践案例。

一、AI技术在电视节目推荐中的应用1. 自然语言处理（NLP）：NLP是AI领域中一项重要技术，可以理解和处理人类语言。

在电视节目推荐中，NLP可用于分析用户在社交媒体上发布的评论和反馈，并根据内容情感以及主题词汇等指标来判断用户喜好和观看偏好。

2. 机器学习（ML）：机器学习是AI领域中最常见的技术之一，通过训练模型从数据中学习并进行预测。

在电视节目推荐中，机器学习可以通过分析用户历史观看记录以及其他行为数据来建立个性化推荐模型，从而为用户提供更加精准的节目推荐。

3. 基于内容的过滤（CBF）：CBF是一种基于电视节目本身特征进行推荐的方法。

利用AI技术可以对电视节目进行自动分类和标签化，然后根据用户喜好和兴趣匹配相关的节目标签，实现个性化的节目推荐。

二、使用AI技术优化电视节目推荐的技巧1. 数据收集与处理：- 收集用户观看历史记录、社交媒体评论等数据，并将其清洗整理以便分析。

- 对电视节目进行标签化和分类，构建电视内容数据库。

2. 个性化模型训练：- 使用机器学习算法建立个性化推荐模型，根据用户历史观看记录和行为数据，预测其喜好和观看偏好。

- 结合NLP技术分析社交媒体上的用户评论和反馈，提取情感和主题词汇以进一步了解用户偏好。

3. 多维度推荐：- 综合考虑内容特征、用户兴趣、用户行为等多个维度进行推荐。

- 利用CBF方法对电视节目进行初步过滤，缩小推荐范围。

4. 实时个性化更新：- 监测用户观看和行为变化，及时更新推荐模型以适应用户的兴趣变化。

- 结合流行度、热门话题等动态信息，为用户提供实时的电视节目推荐。