红豆姐姐的育儿日常
i哩哔哩的个性化推荐系统有哪些技术特色？
i哩哔哩的个性化推荐系统有哪些技术特色呢？它是如何精准捕捉用户喜好，让不同用户刷到的内容大相径庭的呢？
多维度用户画像构建
- 行为数据深度挖掘：系统会记录用户的观看时长、点赞、投币、收藏、分享等行为，甚至包括对视频的快进、后退、重复观看等细节。比如，用户反复观看某类游戏的高光时刻，系统就会判断其对该游戏类型有较高兴趣。
- 标签体系精细划分：基于用户的行为，系统会为用户打上多维度标签，既有“动漫”“科技”“美食”等大类别标签，也有“二次元手绘”“人工智能前沿”“家常菜教程”等细分标签。我作为历史上今天的读者，平时也会看一些历史相关内容，系统就会给我打上“历史爱好者”的标签，推荐更多历史类视频。
实时动态推荐调整
- 实时反馈机制：当用户对新推荐的内容做出反应时，系统会立即调整推荐策略。比如，用户对刚推荐的某个科普视频快速划过，系统就会减少同类科普视频的推荐权重；若用户完整看完并点赞，就会增加相关内容的推荐。
- 短期兴趣与长期兴趣平衡：系统不仅会关注用户近期的浏览喜好，还会结合长期的兴趣标签。如果用户近期偶然看了几个健身视频，但长期以看电影解说为主，系统不会过多推送健身内容，而是在保持电影解说推荐的基础上，少量穿插健身内容，避免用户兴趣偏移过大。
内容特征精准提取
- 视频内容解析：通过技术手段对视频的标题、封面、字幕、音频、画面内容等进行解析，提取出关键信息。比如，视频封面是猫咪，标题带有“萌宠”字样，系统就会将其归为“宠物”类别。
- 创作者标签关联：每个创作者都有其擅长的领域，系统会将创作者的标签与视频内容标签相结合。如果一个创作者长期发布美妆教程，那么他新发布的视频即使标题不够明确，系统也会基于其创作者标签优先推荐给对美妆感兴趣的用户。
冷启动问题优化
- 新用户引导机制：新用户注册后，系统会通过简单的兴趣选择界面，让用户勾选自己感兴趣的领域，快速建立初始画像。同时，会推荐一些当下热门且覆盖面广的内容，根据用户对这些内容的反应进一步调整推荐。
- 新内容扶持策略：对于新发布的视频，系统会给予一定的初始流量曝光，根据初始曝光后的用户反馈（如播放完成率、互动率等），决定是否扩大推荐范围。这使得优质的新内容即使没有太多历史数据，也有机会被目标用户看到。
在当下信息爆炸的社会，用户对个性化内容的需求越来越高，i哩哔哩的个性化推荐系统通过这些技术特色，既能让用户快速找到感兴趣的内容，也能让优质内容得到更精准的传播，形成了良好的内容生态循环。据相关数据显示，该推荐系统让用户的日均使用时长保持在较高水平，这也从侧面反映了其技术特色的有效性。