短视频平台内容推荐算法优化：从协同过滤到多模态深度学习

短视频平台内容推荐算法优化：从协同过滤到多模态深度学习

引言：为什么推荐系统决定短视频平台的生死

在抖音、快手、TikTok 等平台中，用户平均停留时长超过 60% 由推荐系统决定。一个优秀的推荐系统不仅要“猜你喜欢”，更要在冷启动、多样性、实时性、用户长期价值之间做出权衡。本文将深入探讨短视频推荐系统的核心算法演进，并给出一个基于多模态内容+用户行为序列的深度学习推荐模型的完整代码实现。

短视频推荐系统的核心挑战

算法演进路线：从协同过滤到多模态深度模型

协同过滤（CF）时代：User-Based & Item-Based

早期短视频平台使用ItemCF为主，基于用户-视频交互矩阵：

# 简化版 ItemCF 实现
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 用户-视频交互矩阵
interactions = pd.read_csv('user_video_interactions.csv')  # user_id, video_id, score
matrix = interactions.pivot_table(index='user_id', columns='video_id', values='score').fillna(0)

# 计算视频相似度
item_sim = cosine_similarity(matrix.T)
item_sim_df = pd.DataFrame(item_sim, index=matrix.columns, columns=matrix.columns)

# 推荐函数
def recommend_items(user_id, top_n=10):
    user_ratings = matrix.loc[user_id]
    watched = user_ratings[user_ratings > 0].index
    scores = item_sim_df[watched].T.dot(user_ratings[watched])
    scores = scores.drop(watched).sort_values(ascending=False)
    return scores.head(top_n).index.tolist()

缺点：无法处理冷启动，忽略内容特征。

内容召回阶段：双塔模型（DSSM）+ 多模态特征

现代系统采用召回+排序+重排三级架构。召回阶段使用双塔模型将用户和视频嵌入同一空间。

多模态视频编码器（Video Tower）

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, CLIPModel

class VideoTower(nn.Module):
    def __init__(self, emb_dim=128):
        super().__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
        self.clip = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(768 + 512, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, emb_dim)
        )

    def forward(self, title_input_ids, title_mask, frame_pixels):
        text_emb = self.bert(input_ids=title_input_ids, attention_mask=title_mask).pooler_output
        vis_emb = self.clip.get_image_features(frame_pixels)
        combined = torch.cat([text_emb, vis_emb], dim=-1)
        return self.fc(combined)

用户塔（User Tower）

class UserTower(nn.Module):
    def __init__(self, emb_dim=128, max_seq_len=50):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings=100000, embedding_dim=64)
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=64, hidden_size=128, batch_first=True)
        self.attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim=128, num_heads=8)
        self.fc = nn.Linear(128, emb_dim)

    def forward(self, video_ids, seq_lens):
        emb = self.embedding(video_ids)  # [B, L, 64]
        packed = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(emb, seq_lens.cpu(), batch_first=True, enforce_sorted=False)
        out, (h, c) = self.lstm(packed)
        out, _ = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(out, batch_first=True)
        attn_out, _ = self.attn(out, out, out)
        pooled = attn_out.mean(dim=1)
        return self.fc(pooled)

双塔训练：采样+对比学习

class DualTower(nn.Module):
    def __init__(self, emb_dim=128):
        super().__init__()
        self.user tower = UserTower(emb_dim)
        self.video_tower = VideoTower(emb_dim)

    def forward(self, user_inputs, video_inputs):
        user_emb = self.user_tower(**user_inputs)
        video_emb = self.video_tower(**video_inputs)
        return user_emb, video_emb

# 对比损失：InfoNCE
def contrastive_loss(user_emb, video_emb, temperature=0.07):
    logits = torch.matmul(user_emb, video_emb.T) / temperature
    labels = torch.arange(user_emb.size(0)).to(user_emb.device)
    return nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels)

排序阶段：用户长期兴趣+短期上下文建模

使用Transformer+行为序列建模用户短期兴趣，用户画像embedding表示长期兴趣。

class RankingModel(nn.Module):
    def __init__(self, emb_dim=128):
        super().__init__()
        self.user_long = nn.Embedding(num_embeddings=100000, embedding_dim=64)
        self.transformer = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(d_model=128, nhead=8), num_layers=3
        )
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(128 + 64, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 1)
        )

    def forward(self, user_id, short_seq, video_feat):
        long_emb = self.user_long(user_id)
        short_emb = self.transformer(short_seq)[:, -1, :]
        combined = torch.cat([long_emb, short_emb, video_feat], dim=-1)
        return torch.sigmoid(self.fc(combined))

冷启动优化：内容理解+知识图谱+迁移学习

新视频冷启动：基于内容标签+封面图+音乐风格

使用预训练多模态模型提取特征，映射到已有 embedding 空间：

def cold_start_video_embedding(title, cover_image, music_id):
    text_feat = bert_encoder(title)
    img_feat = clip_encoder(cover_image)
    music_feat = music_embedding[music_id]
    fused = fusion_mlp(torch.cat([text_feat, img_feat, music_feat], dim=-1))
    return project_to_embedding_space(fused)

新用户冷启动：基于注册信息+设备+地理位置

使用**元学习（Meta-Learning）**快速适应：

# MAML 伪代码
for user in new_users:
    support_set = get_initial_interactions(user)
    fast_weights = meta_model.adapt(support_set)
    query_pred = meta_model.forward_with_weights(fast_weights, candidate_videos)

多样性重排：MMR + 强化学习探索

使用**最大边际相关（MMR）**平衡相关性与多样性：

def mmr_ranking(candidate_scores, candidate_embs, lambda_param=0.5, top_k=20):
    selected = []
    while len(selected) < top_k:
        remaining = set(range(len(candidate_scores))) - set(selected)
        mmr_scores = {}
        for i in remaining:
            rel = candidate_scores[i]
            div = max([cosine_similarity(candidate_embs[i], candidate_embs[j]) for j in selected]) if selected else 0
            mmr_scores[i] = lambda_param * rel - (1 - lambda_param) * div
        selected.append(max(mmr_scores, key=mmr_scores.get))
    return selected

实战建议：如何搭建一个可落地的短视频推荐系统

结语：推荐系统的未来是“世界模型”

下一代推荐系统将不再只是“预测点击率”，而是构建用户-内容-环境的通用世界模型，具备因果推理、情绪理解、长期规划能力。短视频平台的核心竞争力，将从“算法”转向“数据+算力+用户心智建模”。