短视频APP源码,通过标签划分用户喜好

发布来源:云豹科技
发布人:云豹科技
2022-08-23 10:00:16

多任务系统是短视频APP源码收集用户需求的关键,其中比较直观的理解是和单任务学习相对的学习方法。短视频平台之所以使用多任务系统是为了和推荐系统相呼应,而单任务又无法保证用户喜好的准确获取,所以短视频APP源码在多任务系统上下了不少功夫。

 

短视频APP源码


一、多任务系统和单任务的区别

短视频APP源码判断用户是否喜欢这个视频的方法有很多,比如完播率、点赞、分享、评论等,都会影响到平台对用户喜好的判定,这恰恰是多任务系统的优势。

1、短视频推荐需要通过多项预测完成测试

2、单任务的划分过于片面,无法准确获取用户的喜好信息

3、多任务看重任务之间的联系,考虑到了任务之间的差别,会通过多个因素佐证用户喜好,准确率更高

 

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二、多任务系统的优势

多任务系统的应用范围很广泛,不仅仅是短视频APP源码,在其他方面也有涉及,比如广告、搜索引擎、模糊推荐等,这就让多任务系统的优势更大

1、任务相关性强,增强项目能力来提升收益,通过增加优化目标,让用户喜好更清晰,推荐内容更准确,提高了模型的泛化能力

2、具备更多反馈和指导模型,短视频APP源码常见的是在精排阶段或重排阶段进行一些精准评分,评分会决定这个选项的优先度,比如满分10分,完播率占5分,点赞占3分这样

3、减少模型维护成本,由于模型较多,很多策略和架构会占据大部分的资源,导致短视频APP源码在维护时的成本上升,但减少模型又会降低信息准确率,好在多任务系统的数据链条在合并时会大大降低工作量

 

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多任务系统相当于给短视频APP源码的使用用户打上不同的标签,通过标签不仅增加了用户喜好的完善度,还为之后用户垂直领域内的发展打下基础,短视频APP也可以通过这个标签更好的变现,对平台的提升度很强。

不过多任务系统和大数据、召回架构在功能上有所冲突,两者都是对用户喜好的划分,在应用上召回架构更简单一些,当然得到的数据也会更加模糊,所以短视频APP源码要根据自己的需求选择。

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