面向视频冷启动问题的点击率预估.pdf

【视频点击率预估的重要性】 视频点击率预估是在线视频推荐系统中的核心环节，其目的是预测用户是否会点击并观看推荐的视频。通过准确预测点击率，推荐系统能够优化视频排序，提升用户体验，增加用户活跃度，从而提高平台的整体流量和收益。随着互联网视频内容的爆炸性增长，如何在海量视频中精准推荐，尤其是对于新上线或缺乏用户历史行为数据的“冷启动”视频，成为了一个亟待解决的问题。 【视频冷启动问题】 冷启动问题是指新引入的视频或用户由于缺乏历史数据，导致推荐系统难以准确评估其潜在受欢迎程度。在视频推荐领域，冷启动问题尤为突出，因为视频的内容多样性、用户的兴趣变化以及快速更新的内容库使得新视频面临难以被有效推荐的困境。 【内容特征与上下文特征】 为了解决视频冷启动问题，本文提出了一种新的点击率预估模型，该模型充分利用了视频的内容特征和上下文特征。内容特征通常包括视频的元数据（如标题、简介、类别）、视觉特征（通过图像分析获取）和音频特征等，这些信息有助于理解视频的主题和内容。上下文特征则涉及用户的行为模式、时间、地点等环境因素，这些因素可能影响用户观看视频的决策。 【模型设计与训练】 该模型通过模拟冷启动场景进行训练，以增强模型对新视频点击率的预测能力。同时，采用了基于近邻的替代方法，即利用已知视频的相似度信息来辅助预测新视频的点击率。这种方法有助于在缺乏直接用户反馈的情况下，通过已有数据推测新视频的潜在受欢迎程度。 【实验结果与分析】 实验结果表明，提出的模型在两个真实的电视剧和电影点击率预估数据集上表现出色，不仅显著提升了对旧视频点击率预估的准确性，而且在处理新视频时，相比于忽略冷启动问题的传统模型，AUC性能分别达到0.645和0.615，展示了较好的鲁棒性和对冷启动问题的适应性。 【结论】 面向视频冷启动问题的点击率预估模型通过结合内容特征和上下文特征，提高了推荐系统的预测精度，尤其是在处理新视频时表现突出。这一研究为视频推荐系统提供了新的解决方案，有助于缓解冷启动问题，提升推荐系统的整体性能，对在线视频服务的发展具有积极意义。