电视猫启动“哆啦A梦”计划 优化固有个性化推荐系统

随着互联网社会化网络的快速发展，信息量过载一直问题严峻，一方面用户面很难找到真正感兴趣的内容，另一方面内容提供商也很难把优质的内容精准推送。有效的推荐系统被认为是解决这些问题最有效的方法。

电视猫专注家庭大屏娱乐，以科技创新为基因的互联网电视媒体平台，深耕数据研究，经过6年的沉淀累积，已自建大数据计算与存储平台，能支撑所有基于大数据平台上的数据分析和推荐算法。目前电视猫的推荐系统是OTT端最全面的，推荐形态最多的系统，产品的各个模块都有智能推荐的身影，目前包括首页个性化推荐、兴趣推荐、兴趣播单、猜你喜欢、相似影片、电影的退出推荐、短视频的退出和连播推荐等产品形态。

电视猫的大数据团队已构建了一套从ETL到推荐模型构建、模型训练、模型部署上线、模型离线评估、模型AB测试、模型在线指标的评估体系来完善推荐系统的业务闭环。并不断创新，将word2vec和深度学习引入电视猫推荐系统各个算法模块，搭建了一套流式推荐引擎，可以基于用户的实时兴趣变化，为用户实时调整推荐内容。目前效果十分显著，每天完成近1500万条精准推荐。

然而，科技永远在不停的创新，技术也在不断的迭代，电视猫为了给用户提供更好的播放体验，减少找片时间，为用户推荐更精准的内容，电视猫团队在具备了完善的推荐系统、技术体系和产品体系基础上，更进一步的提出了“哆啦A梦”计划。众所周知“哆啦A梦”有个无所不能的功能口袋，能解决一切遇到的难题。电视猫启动“哆啦A梦”计划，意在更好的为用户解决选择难题，提供更为优质的推荐内容。

“哆啦A梦”对原本的推荐算法做了抽象，实现模块化，像积木拼接起来，每个数据交互的数据格式已经定义好，从而大幅度提升开发人员的工作效率；迅速优化推荐算法，更好的排查算法错误；与底层计算平台解耦合大大降低，未来还能优化成通用解决方案，开放给第三方使用；节省计算资源，提升大数据集群的资源利用效率；同时降低了熟悉和学习的成本，对新员工了解熟悉算法平台大有帮助。

电视猫始终坚持技术创新为改变行业的第一生产力，通过自身强大的推荐系统，根据不同用户的喜好为每位用户提供“千人千面”的个性化内容推荐服务。“哆啦A梦”计划的启动，还在不断地精进，不仅满足了用户的需求，更带领整个行业的推荐产品形态进入了更优的人工智能时代。