5 千字，详解如何做好融媒体内容智能化推荐！

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提到“智能推荐”，相信大家并不陌生，在互联网圈里最耳熟能详的要数今日头条。在早期，今日头条并非专注生产原创内容，而是将搜集到的内容通过算法推荐给平台用户。

近年来，随着字节跳动集团的迅速发展，旗下的抖音、西瓜等短视频产品同样通过算法将内容推送给匹配的用户，吸引用户长久地留在平台上。

在大数据和人工智能发展迅速的今天，内容推荐几乎已经成为许多产品的“标配”，对于融合媒体行业而言，在智能大屏、移动端等不同场景下的不同用户群中，内容智能推荐到底应该怎么做？

接下来，我们将从内容推荐的类型、方式、标准，以及如何实现推荐智能化等角度，展开讲述。

一、融媒体行业常见的内容推荐

1. 传统媒体的内容推荐——编排式推荐

在互联网还未迅速发展的传统时代，报纸、电视台等都是传统的融媒体载体。

报纸的主版面会刊登重大新闻，电视台周末的黄金时间会安排高收视率的娱乐综艺，这些都和用户的观看（阅读）习惯有关，实际上，这就是一种通过编排内容从而进行推荐的方式，通过人工的方式提前安排好内容的排列顺序与布局，把重要的信息更好地展现在用户眼前。

2. 移动端的内容推荐——规则式推荐

当我们进入移动互联网时代后，媒体的载体开始变得多种多样，新闻资讯类 APP 就是一种常见的内容载体之一。它的内容资讯数量远多于传统载体，一份报纸承载的新闻可能有上百条，而在一款手机 APP 中，甚至可以汇聚几十万条的新闻资讯。

面对如此体量的资讯内容，人工排序的方式显然并不现实，于是，通过按阅读量、发布时间等规则进行排序的方式逐渐被广泛使用。智能推荐本质上也是按照规则进行推荐，规则是由复杂的算法计算后给出。

3. 电视大屏端的内容推荐——规则 + 编排式推荐 

移动端通过手势操作，而电视大屏端通过遥控器操作，因此，在做信息展示时不会像移动端可以无限下滑、刷新。人工编排与规则推荐都有其合适应用的场景。

比如点播详情页的内容推荐，由于影片数量极多，每个详情页不可能通过人工编排推荐，适合应用算法相关推荐、个性化推荐。而在频道（栏目）页的第一页热门区域，可以通过人工编排，甚至结合用户偏好标签，不同人群编排不同页面。

简而言之，在技术快速发展、内容数量庞大的背景下，融媒体的内容推荐亟需引入技术推荐手段，提高平台日常运营效率，提升大屏产品用户体验。

二、融媒体行业内容推荐的标准

在传统时代，调研收视率是评判电视内容推荐优劣的一个重要指标之一。通过市场调研公司去获得某个卫视某个时段的收视率情况，通过横向、纵向对比，分析不同节目适合什么时段、环比同比情况等等。

在互联网的时代，我们可以通过数据去评估内容推荐效果，通过技术埋点获取准确的用户行为，比如用户何时打开了该内容，具体看了哪篇文章等等。通过曝光、点击、阅读（播放）等用户行为量化数据，去评估是否真的为用户推荐了符合其口味的内容，而不再是通过抽样的调研分析。

这其中有一些十分关键的核心指标，我们来逐一分析：

1. 曝光点击率

简单来讲，所谓曝光，即指某个内容出现在移动端或者电视大屏上，而曝光点击率（Click-Through-Rate，CTR）指的是内容单元（比如一条资讯卡片、一个推荐位）点击次数与曝光次数的比值。

举个例子，某用户进入到资讯 APP 后，刷了好几屏才找到一个他想阅读的内容，此时我们可以计算出该用户的 CTR 数据并不会很高，因为他刷了多条新闻曝光之后才点击了其中一条。

所以，CTR 能够直接反映平台给用户推荐的内容是否与其口味相符。

CTR 是一个数据量化指标，还可以按照内容类型、推荐方式、用户标签等多个维度进行下钻分析，以此了解平台不同频道内容对用户吸引力、人工编排与智能算法哪个更优、平台内容的核心偏好用户特征等等。

2. 人均点击次数

人均点击次数是以内容单元点击总次数除以内容单元点击去重人数。

比如在某电视大屏首页推荐位上的内容曝光很多，如果某位用户热衷动作类影片，那么他可能会点击《战狼 2》、《红海行动》2 两部影片，此时他的人均点击次数可能为 2，如果该用户将首页推荐位上的内容全部点击一遍，那么其人均点击次数可能达到 10 以上，数值越大，表明用户对推荐的内容越感兴趣。

相比移动端而言，电视大屏的推荐位更新速度更慢，人均点击次数是最常用的推荐衡量指标之一，用来反映这些栏目页里面的推荐内容到底有多吸引用户。

3. 有效阅读率 / 播放率

用户在点击内容进入后，到底会不会真正开始看内容阅读或观看呢？我们可以通过内容有效阅读率、有效观看率进行衡量，以内容的有效阅读（播放）次数，除以内容单元的点击次数。有效阅读率、有效播放率越高，意味着内容质量越高。

CTR 与有效阅读（播放）率在某些情况下是相悖的指标，比如我们通过抢眼的标题或酷炫的封图吸引用户，有助于 CTR 的提高，但是很多用户点击进去后可能就会离开，有效阅读率就会降低。

因此，评估内容推荐效果时，要从多方面综合评估，避免陷入过度推崇单一指标的陷阱。

此外，定义有效阅读率还面临一个问题是，如何定义“有效”，即什么是“有效阅读”和“有效观看”呢？

对于资讯来说，有效阅读主要通过用户阅读文章的比例或停留时长判断。比如移动端文章阅读比例（下拉比例）大于 10% 或 15%，可以定义为有效阅读，当然这个 10% 或 15% 要大于进入页面时的初始比例。再比如通过文章停留时长大于 5 秒，可以定义为一次有效阅读。

对于电视大屏端来说，主要是通过播放时长来定义，比如播放时长大于 1 分钟或 5 分钟。

但由于每个视频时长有所差异，比如新闻资讯类总长才 3—4 分钟，以 5 分钟来定义肯定是不合理的。因此，一个方法是分类型定义有效时长，比如长视频定义 5 分钟，短视频定义 10 秒，另一个方法是通过播放时长占内容时长比例定义，比如播放时长超过 10%。

三、基于用户行为的千人千面推荐

内容的个性化推荐系统最常见的误区是要实现内容推荐千人千面，需要有完善的用户标签或内容标签。

如下图所示，A、C 两位用户的年龄与性别的标签一致，因此 A 看过的电影 a 可以推荐给用户 C；电影 a、c 的内容标签一致，那么看过电影 a 的用户 A 也可以推荐电影 c。

这类基于用户标签、内容标签的个性化推荐实质都是朴素的推荐思想，在真实的基于用户行为的推荐系统建设中，内容标签与用户标签都不是必备要素。

下面我们以零售中经典的 “啤酒尿布”案例，给大家简单介绍基于用户行为的个性化推荐原理。

在大部分人的印象中，啤酒与尿布的受众截然不同，一个是酒类，一个是母婴品类，但零售研究人员发现，这两款商品存在较强的关联性，这二者之间的关联性是怎么被发现的呢？

在案例中，我们有 5 位用户来到超市购物，每一个购物车代表了一位用户在此次购物中购买的商品。每位用户的购物清单如上图所示。此时我们根据用户购买记录即可计算物品关联性。

在所有的用户里面，有 4 人买过啤酒，其中 3 人在买啤酒的同时购买了花生，因此啤酒和花生的相似度为 75%，即买啤酒的用户有 75% 的比例同时也会买花生。

以同样方式继续计算啤酒与其他物品的关联性，与牛扒关联度为 50%（2/4）、尿布关联度为 50%（2/4）、奶粉关联度为25%（1/4）。关联性越强，代表两个商品越容易被用户同时购买。

由此可见，即使没有物品标签、用户标签，我们也能计算出各商品之间的关联关系，为物品推荐提供依据。

上面介绍了不基于用户、内容标签实现物品推荐的方法之一，但实际的个性化推荐系统搭建中，物品用户行为的相似性计算、物品最终推荐的排序都会更加复杂。

下面我们将介绍目前主流的基于深度学习的推荐系统原理。

基于人工神经网络的深度学习

人的大脑由上百亿神经元细胞构成一个网状结构，实现了人的各种高级思维功能。人工神经网络模仿了大脑生物结构，由一层层的虚拟神经元形成一个网络系统。

以手写识别的人工神经网络系统为例（如下图），系统最前端是信息输入，手写内容转换成 1 万个（100×100）像素输入，是系统的“眼睛”。后续的各层神经网络识别输入内容的形状特征，比如“1”和“5”在形状上就有非常大差异，最后输出层告诉我们内容形状与“0~9”哪个数字最相似。

与大脑强大的可塑性和成长性一样，人工神经网络同样具备持续学习和迭代能力。

就像围棋人工智能 AlphaGo 在初期时基本只具业余级别水平，但通过自我对局上百万盘的学习，围棋能力呈现指数式的快速增长，最新的 AlphaGo 能力已经超过人类顶尖职业选手。

因此，基于人工神经网络的深度学习具有强大的迭代学习能力，能根据我们提供的用户行为数据，持续迭代推荐效果。

融合媒体的个性化推荐系统

下面通过一个神策优质客户的实践案例，讲解电视大屏端的推荐系统实施。

上图左侧是电视大屏个性化推荐系统架构图。

首先，我们会对大屏用户点播行为进行采集，采集维度包括用户 id/机顶盒 id、内容 id、播放时间。

然后系统以数据集训练深度学习模型，得到不同场景下的内容推荐模型，包括各栏目页个性化推荐、节目详情页相关推荐等等。

接下来，神策智能推荐会直接对接电视大屏的 EPG 前端服务，当用户打开电视机后，EPG 前端会先请求智能推荐在线服务，神策智能推荐返回用户的推荐内容清单，EPG 获得内容清单后做海报等扩展信息获取，最终实现千人千面展示。

上图右侧是神策智能推荐的推荐结果实例。History 是用户的点播行为记录，REC 是算法返回的推荐节目，节目的相似度越高（末位数字），越有可能推荐给用户。此外，根据用户的行为变化，推荐算法本身也在持续迭代。

当用户观看完《熊出没》之后，推荐结果中出现了一系列与《熊出没》相关的影片，而此时家里的成年人将电视调至一档娱乐综艺，那么接下来的推荐结果中，也会开始增加与之相似的内容。但因为历史播放记录中动画片的占比要大得多，相关综艺的推荐度还不会非常高。

深度学习的优势

与传统的推荐算法（如协同过滤）相比，基于用户行为的深度学习具有三大优势：

第一，更全面的行为表达。在上述案例中，我们仅采集了“点播播放”这一用户行为。在真实实践中，我们还可以采集用户点击推荐位、收藏、搜索等行为，表征更多的用户偏好特征，提高推荐效果的准确性。

第二，包含行为顺序。深度学习可考虑推荐内容的顺序性，当用户观看完第十集的电视剧后，将不会为其推送第十集之前的内容。

第三，组合复杂特征。多角色共用是电视大屏端与手机移动端的核心差异之一，深度学习可以通过用户观影行为，在不同的时段、不同日期推荐不同的内容，真正做到电视大屏端内容的千人千面。

大小屏数据打通实现联动推荐

电视大屏、手机小屏联合运营越来越被重视，在内容个性化推荐上同样可以实现大小屏打通。比如一个用户在上班的路上用手机浏览了一些电影推荐，那么当他晚上打开电视机的时候，会有更大的可能性推荐他早上看过介绍的电影。

要实现这样的推荐效果，就需要我们打通大小屏的用户行为（如下图所示）。

基于语义特征解决冷启动问题

与电视大屏端相比，移动端资讯平台内容生产更快，推荐的时效性要求更高。但一篇新发布的热点文章没有过任何的浏览行为记录，那如何将它推荐给合适的用户呢？

这是资讯个性化推荐常见的内容冷启动问题。

常见解决方法是根据文章内容进行语义分析，从文章内容的相似性进行推荐。而分词是文章语义分析的核心工作之一。

比如文章标题“全国中小学生何时恢复正常教学”，根据规则进行分词后，变成“全国”、“中小学”、“何时”、“恢复”、“正常”、“教学”，对于文章正文内容同样可以进行分词分析（分词模型与规则本身是一个复杂问题，篇幅原因不详细介绍，感兴趣的读者可以自行搜索了解）。

当对语义理解之后，就可以基于深度学习，把对这些语义感兴趣的用户进行匹配，如此一来，只需分析文章内容，不需要用户行为，就能很好地推荐新内容，解决冷启动的问题。

基于规则的多人多面推荐

在栏目导航栏增加当前热点节目专题，是在电视大屏常见的运营手段。

但是电视大屏的导航栏位置资源有限，而热点节目可能往往有多部，比如前段时间，《庆余年》和《叶问 4》都备受欢迎，那应该把谁放在导航栏呢？

在这个问题上，也用不到前文提及的千人千面，因为内容数量较少。下面我们将介绍另外一种“多人多面”的推荐系统，来实现大屏、小屏的和个性化推荐。

在“多人多面”的推荐系统中，常常是应用用户行为标签实现差异化展示。

比如上述问题中，可以根据用户过去 30 天内播放时长中播放电影和电视剧的占比，去推断用户的观影偏好，以此达到喜欢电影的推《叶问 4》，喜欢电视剧的推《庆余年》。

更有甚者，在一个家庭中，会有多个不同角色使用，简单按照播放电影和电视剧的比例去推荐也有不妥，我们可以根据用户近 30 天内各时段中电影和电视剧的占比，进行相应的推荐。

比如该家庭中午观影较多，晚上看电视较多，那就可以在中午时段推送《叶问 4》，晚上推送《庆余年》，根据用户的观影偏好实现多人多面的差异化展示。

移动端的媒体类应用通常有新闻、本地、军事、体育等多个频道 ，因此导航栏的排序问题同样适用“多人多面”的规则推荐系统。我们可以根据用户资讯浏览类型占比进行排序，从而更好地吸引用户。

比如一个用户在 30 天内浏览娱乐、社会两个频道的内容占比较高，那么就可以将这两个频道排在该用户导航栏中的前两位，更好地为其提升阅读体验。

当然，如若想将其做得更加精细，则可通过用户资讯浏览类型占比、用户资讯完读率类型排名、用户资讯互动率类型排名进行综合排序。

四、内容安全，全局推荐之上的干预能力

内容安全问题是融媒体行业无法绕开的核心问题之一，那么我们怎么能保证根据算法推荐出来的这些内容，都在“安全”的范围之内呢？

如上图所示，神策在全局推荐系统之上，同样为业务人员提供干预的能力。

比如当出现一些突发因素需要下架某类资讯时，业务人员只要在后台进行简单操作，该内容即被“禁封”，不会再被推送至用户，省时省力，保证效果。对于“必推内容”、“置顶内容”也一样，只需业务人员在后台轻松操作，即可达到目的。

以上是对融媒体内容层面智能推荐的一点思考，点击“阅读原文”，即可免费体验融合媒体 demo！

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