91短视频推荐算法深度拆解：从用户画像到内容匹配的完整机制

在短视频平台竞争白热化的今天，91短视频凭借其精准的内容推荐能力脱颖而出。本文将深入解析91短视频推荐系统的核心算法架构，从底层数据采集到最终的个性化推荐呈现，揭示其如何实现"千人千面"的内容分发机制。

一、推荐系统整体架构解析

91短视频的推荐算法采用业界领先的"召回-排序-重排"三级漏斗架构，每个环节都融合了多种机器学习模型和策略规则：

1.1 多路召回机制

系统并行运行5-8路召回通道，包括：基于用户历史行为的协同过滤、基于内容特征的向量召回、实时热点内容召回、社交关系链召回等。每路召回会从亿级内容池中筛选出1000-5000条候选视频。

1.2 精排模型体系

采用GBDT+深度神经网络的混合模型架构，输入特征超过2000维，包括：用户画像特征（200+维）、视频内容特征（300+维）、上下文特征（50+维）和交叉特征（1500+维）。模型每15分钟在线更新一次参数。

1.3 业务规则重排

在最终展示前，系统会应用多样性控制、新内容冷启动、商业价值加权等策略规则，确保推荐结果既精准又符合平台生态健康要求。

二、用户画像构建的7个维度

91短视频构建了业内最完整的用户画像体系，包含7大类200+个特征标签：

2.1 基础属性画像

包括年龄、性别、地域、设备型号等静态特征，通过注册信息和设备指纹获取，准确率达92%以上。

2.2 兴趣偏好画像

基于用户历史交互行为（播放、点赞、评论等）构建的153维兴趣向量，每6小时更新一次，能准确捕捉用户兴趣迁移。

2.3 行为模式画像

记录用户活跃时段、单次使用时长、滑动速度等20+个行为模式特征，用于预测用户当前的内容消费意愿。

2.4 社交关系画像

分析用户关注列表、互动好友、同城用户等社交网络特征，构建社交影响力评分（0-100分）。

2.5 内容消费画像

统计用户对不同时长、画质、题材内容的完播率，建立内容偏好矩阵（15x15维）。

2.6 商业价值画像

评估用户广告点击率、付费转化率等商业行为特征，用于平衡用户体验与商业收益。

2.7 实时状态画像

通过会话分析实时捕捉用户当前情绪状态（兴奋/平静/消极），影响即时推荐策略。

三、内容理解的5层解析体系

91短视频对每个上传视频进行5个层次的深度解析：

3.1 视觉特征提取

使用ResNet152模型提取关键帧的2048维视觉特征，构建视频的视觉指纹。

3.2 音频特征分析

通过梅尔频谱+CNN网络识别BGM类型、人声特征、情绪倾向等32维音频特征。

3.3 文本语义理解

对字幕、标题、评论进行BERT预训练+领域微调，生成384维文本语义向量。

3.4 多模态融合

采用跨模态注意力机制，将视觉、听觉、文本特征融合为512维统一内容表征。

3.5 质量评估体系

从清晰度、节奏感、创意度等12个维度预测内容质量得分（0-1分）。

四、匹配算法的3大创新点

4.1 动态兴趣衰减机制

用户兴趣权重随时间呈指数衰减，近期行为权重是3个月前行为的17.8倍，确保推荐时效性。

4.2 跨域迁移学习

将电商、社交等外部平台行为数据（经脱敏处理）通过域适应网络迁移到短视频推荐场景。

4.3 强化学习优化

构建用户满意度预测模型，通过PPO算法持续优化长期推荐效果，使30日留存提升23%。

五、冷启动问题的解决方案

针对新用户和新内容，91短视频采用独特的冷启动策略：

5.1 新用户冷启动

首屏推荐采用"热点内容（40%）+多兴趣试探（30%）+地域特色（20%）+商业内容（10%）"的混合策略，30分钟内完成初始兴趣定位。

5.2 新内容冷启动

建立内容质量预测模型，优质新内容可获得3-5倍的初始曝光加权，同时监控CTR表现动态调整。

六、算法效果与优化方向

当前系统核心指标：人均观看时长提升至58分钟/日，次日留存率47%，内容点击通过率（CTR）达9.3%。未来优化方向包括：

1. 构建用户长期兴趣图谱
2. 增强跨模态内容理解
3. 探索因果推理推荐
4. 优化端上实时推荐

91短视频的推荐算法持续迭代进化，通过技术与数据的深度融合，不断重新定义短视频内容分发的智能边界。