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　　2022年11月，国家广电总局举办的第二届广播电视和网络视听人工智能应用创新大赛评选结果最终揭晓。经过推荐、预赛、决赛和公示，广电总局评选出虚拟数字人、深度合成、视频修复、智能推荐和深度伪造鉴别等5个赛道，共67个项目为创新项目（一、二、三等奖）和入围项目（优秀奖）。

　　为促进获奖项目经验的学习借鉴，积极推进人工智能技术在广播电视和网络视听领域的创新应用，推动广播电视和网络视听高质量创新性发展，《广播与电视技术》特开设人工智能应用创新大赛虚拟数字人技术应用、智能推荐技术应用等相关主题专栏，邀约有典型意义和创新特色的获奖项目负责人或主要参与者撰稿成文重生逆袭漫画推荐，以飨读者双男主古风师徒推荐。

　　北京IPTV是基于电视的交互式网络视听服务平台，注册用户超260万户，是重要的宣传思想文化平台和意识形态阵地，也是北京市民客厅智慧家庭的重要入口。于2021年11月上线的智能推荐系统为用户提供精准高质的差异化大屏服务，真正实现了“千人千面”的智慧家庭大屏。

　　北京IPTV智能推荐系统首先通过与大数据系统对接，根据每日用户的收视行为、操作行为和消费行为等数据重生逆袭漫画推荐，描绘用户的家庭特征双男主古风师徒推荐、收视特征和消费特征，构建精准的用户家庭画像。其次，根据用户的历史订购行为数据，采用RFM模型等模型算法对用户进行匹配，实现用户的分层分群。根据用户家庭画像数据、用户分层分类数据、海量的北京IPTV节目数据和复杂的权重因子数据，结合用户当前的使用场景好看的漫画书推荐，按照不同策略将北京IPTV节目内容度个性化地推荐至用户面前，从而实现“千人千面”。

　　北京IPTV智能推荐系统根据用户行为和场景推荐多样性的内容，在确保准确度的同时将更多不同类型的内容呈现给用户。为避免形成信息茧房，并采用跨域推荐等方式，挖掘用户的潜在需求，提升用户对平台内容的惊喜度，给用户带来智慧大屏服务体验。

　　齐若凡（1988—），男，北京新媒体（集团）有限公司运营拓展部主任，学士。主要从事北京IPTV业务相关工作，主持北京IPTV UIOS4.0版本产品设计、智能推荐业务场景搭建等项目。

　　目前北京IPTV共有300万左右的用户数，但用户整体以观看直播节目为主。点播观众数量占比很低，造成了点播业务的收入较低。经分析，IPTV目前点播业务主要有以下业务痛点问题：

　　1. 运营效率较低。北京IPTV目前主要还是通过纯人工的方式，来完成影视内容的曝光工作。人工更新频率较低，基本以每周为频率更新相关内容，且仅仅局限于通过内容热度更新，也导致了大量长尾内容无法曝光。

　　2. 不了解用户。北京IPTV积累了大量的业务数据，包括收视数据、网络数据、个人数据等，但这些数据未得到分析利用，以洞察用户的行为习惯。

　　所以，本项目希望能够帮助IPTV在提高运营效率及利用好数据进行用户分析的基础上，通过精细化运营的方式提升点播业务最终的付费转化总金额，提升整体收入。

　　北京IPTV大数据AI人工智能算法应该从数据闭环、推荐算法、提升运营效率好看的漫画书推荐、安全可控四个方面全面升级，推进IPTV点播业务在最终收入上的快速提升，并同时让用户得到更好的观看体验，促进编辑们提升个人工作效率。

　　通过前期的深入调研，目前了解到IPTV拥有大量的业务数据，包括C2用户行为及收视数据、C3媒资数据、UIOS探针数据等，通过智能推荐系统的能力，将点播业务数据与直播业务数据统一结合，形成用户基础画像数据，并且通过数据闭环追踪，逐步提升业务效果双男主古风师徒推荐。

　　除了对于召回、粗排好看的漫画书推荐、精排、重排等基础算法池的建设外，应利用IPTV已经积累的非常广泛的业务数据，通过机器学习、深度学习、强化学习等新型人工智能技术的升级加持，总结出更多交叉业务间的规律，形成流量运营价值变现。基于IPTV目前的业务形态，服务于该场景的推荐算法需要具备以下三种能力：

　　IPTV涉及的推荐场景较多，且包括推荐内容种类较多的情况。AI算法应该具备针对不同场景、不同数据量重生逆袭漫画推荐、不同推荐类型以及不同业务目标的推荐能力。包括但不限于多种召回算法、多种粗排算法、多种精排算法、多种重排算法等。

　　由于IPTV智能化场景众多，所以为了保证该项目的长期可持续发展以及快速多场景落地的能力，本项目通过构建自动化机器学习相关技术，通过算力换人力的方式，保证整体实施进度的可控。

　　媒资内容推荐属于硬实时场景，当观众登录到IPTV页面后，非常可能因为一瞬间未被合适的节目抓住眼球，而跳出该页面。供应商需要提供实时推荐算法能力，保证能够通过几秒内对用户行为的快速捕捉，形成新的推荐结果，进行前端快速输出，提升客户留存能力。

　　鉴于目前纯人工的运营方式，本项目通过工程化的能力，形机结合的运营方式，由机器完成大部分的运营工作，人工完成少部分的控制及检验工作。供应商应提供足够低门槛的编辑运营平台，让非技术背景的运营编辑也能快速上手使用此平台，保证运营工作的正常运行。

　　本项目的安全可控分两部分内容：一是整体系统上的稳定可控。推荐系统需要有自主化的知识产权，且未采用任何开源AI框架来承载核心业务。提供多种技术手段措施，保障系统在出现业务异常时也能稳定运行。二是内容输出上的安全可控。运营界面需具备多种干预能力，能够保证推荐算法得出的推荐结果，能够基于一些安全可控的规范设置重生逆袭漫画推荐，进行最终的过滤输出，完成最终的业务展示。

　　系统采用成熟的、具有国内外先进水平的，并符合当前发展趋势的技术、软件及服务。同时，积极吸纳业界先进成熟的科技成果，能够及时更新、升级，确保系统能力和应用能力与时俱进，以保证系统具有较长的生命力和扩展能力。

　　应具有良好的用户体验，系统在设计上要充分考虑到用户的直观感受，保证给用户带来良好的使用体验与观看体验。系统使用流程合理，功能完善，操作简单直观，维护管理方便。其工作流程和操作环节应直观、简洁，与工作实际的需求高度结合，切实提高工作效率，提升用户体验，降低运营成本。

　　合理的性能价格比是系统设计中应当考虑的重要内容。因此，系统产品在兼顾良好功能性能的基础上应考虑经济性，既要考虑系统当前成本，也应考虑系统的未来长期运行成本，避免未来投入巨大，或者推倒重来的更大成本。

　　平台应兼容业界通用的服务器、主流的操作系统、第三方存储、虚拟化软件，以及应用程序。平台的资源能够快速、弹性和自动化地供应，从而提供持续的服务能力。平台应提供大规模双男主古风师徒推荐、分布式集群的管控能力，通过增加物理设备，实现总体网络资源、计算/存储资源、内存资源和数据库资源的自动扩展。平台应考虑到业务未来发展的需要，提供良好的横向扩展能力，即根据业务、管理要求，跨机房增加节点，能够很好解决技术或者法律许可限制重生逆袭漫画推荐。根据招标方实际情况，所有技术服务构成的系统或代码均需部署在招标方公司内部机房网络，保证系统的稳定运行。

　　系统提供开放式和标准化的API接口，可便捷和第三方系统对接。能够统一管理不同机器资源，并且能够很好地调配资源间的调度使用。

　　安全性包括两个方面，一个是安全：主要指防止外部对网络的攻击和入侵；另一个是保密：主要指防止网络内部信息的泄漏。系统安全设计按照服务的使用范围以及层次，提供相应的服务安全体系，并与安全防护体系、安全运维体系相结合，形成完整的平台防护体系。

　　北京IPTV智能推荐系统是为大屏线上运营打造的人工智能算法产品。以推荐应用为首，产品预置多套业界顶尖的智能运营解决方案，凭借其高维、实时、闭环的领先技术架构，以及端到端地解决智能化场景的数据质量问题，为机器制定海量运营策略提供坚实而有力的支撑重生逆袭漫画推荐。帮助企业快速、低成本地上线大量智能化场景，助力持续提升运营效率、实现运营增长。

　　智能推荐系统能够从0到1、低成本搭建智能化的运营决策系统，通过与电视、小程序等数字化触点的系统对接，为用户服务体系注入海量的服务策略，让消费者在不同时间、不同地点乃至所有差异化、不一样的场景均得到专属的服务体验。基于智能推荐系统，可以快速构建如“猜你喜欢”“热门推荐”“私享家”等场景。

　　北京IPTV智能推荐系统通过与北京IPTV新版智能用户交互界面UiOS系统中多样化的推荐模块及页面对接，实现在不同用户场景中进行灵活推荐和精准运营。北京IPTV智能推荐系统支持灵活的数据更新，根据用户画像穿越古代漫画排行榜、用户分层分类和用户使用场景的变更进行数据更新，包括根据特定周期、特定地区、特定时间段和用户特定行为进行推荐内容的更新，以达到“随时更、时时更”的效果，使用户每次开机或刷新页面都能看到不同的推荐内容穿越古代漫画排行榜，快速、精准地将节目内容送达用户面前。

　　北京IPTV智能推荐系统需要满足推荐内容的多样性特征，保证在不同推荐策略下，不仅可以推荐热门的头部节目内容，还需要推荐高质经典的长尾节目内容，满足推荐内容触达用户的多样性，从而帮助用户挖掘更多精彩的节目内容，进一步提高用户的使用时长，达到提升用户黏性的目标。

　　北京IPTV智能推荐系统采用灵活的策略组成方式，支持针对同一推荐模块或推荐位根据用户分组配置多条推荐策略，以满足不同用户分组场景下对不同推荐策略的业务要求。除此之外，北京IPTV智能推荐系统还会结合用户的地区特征、时间段特征、潜在喜好特征和用户家庭特征等度特征，配置多种特征推荐策略，满足从度进行智能推荐的业务要求。

　　北京IPTV智能推荐系统可以满足“智能推荐+人工编排”的推荐策略方式。北京IPTV运营编辑根据多年的行业经验对推荐策略数据进行替换和排序，达到人工干预的效果，可根据当前工作任务重点进行灵活调整。

　　北京IPTV智能推荐系统未来还会引进多家技术实力雄厚的第三方技术公司，从数据加工、构建用户家庭画像、用户分层分类、节目数据特征描绘等多方面对系统进行支持。

　　北京IPTV智能推荐系统通过与SMP系统和BI系统的对接，接入了C2、C3和探针数据，具体数据流向如表1所示。

　　场景管理是北京智能推荐系统核心模块之一，该系统依托FlowEngine APP能力可动态构建场景对外提供灵活的推荐场景服务。

　　HyperCycle模块为智能推荐系统提供了AI的核心能力，通过闭环、实时、贴源的AI数据流构建，以库伯学习圈为方指导，利用高维机器学习算法、分钟级模型更新的能力，使得智能推荐系统能够做到更实时，更智能。在无需技术人员参与的情况下，业务人员也能轻易地创建一个带有智能模型的推荐系统。当前HyperCycle子系统对外提供粗排和精排模型服务能力，并能自动进行方案探索和模型更新。

　　召回计算是根据用户特征、物料特征和环境特征等，利用 AI 算法高效地从海量物料库里找回一小部分用户潜在感兴趣的物料。召回计算一方面是基于工程经验和算法经验预置了一些高效的 AI 索引策略，提高查询效果。另一方面，IPTV的算法工程师也开发了很多召回 AI 算法渠道，不同召回 AI 算法渠道召回时的侧重点不一样，一次召回往往会同时调用多个召回渠道，从而保证召回结果的丰富性和多样性。

　　粗排计算是根据少量特征数据，利用简单的 AI 模型对召回的结果进行粗略的排序。由于召回计算得到的结果往往有上千条甚至上万条，为了提高精排计算的效率，因此需要在粗排环节进行粗略排序和截断，以进一步缩小候选推荐结果的排序范围。

　　主要是基于模型服务，把粗排计算的结果传给线上模型，模型计算后得到每一条物料的打分结果，生成更加准确的排序列表。精排结果会继续用于重排和过滤环节。

　　目前离线探索评估包括两大模块：第一是带调参的LR模型和推荐模版方案特征，第二是HCML离线探索，选取其中效果好的，然后产出HCML上线所需要的配置json，回传给hcml以便上线和自学习。

　　北京IPTV业务采用人工智能算法提升平台自身优质媒资内容聚合、分发、推广的效率，提高信息处理、信息管理、数据分析的智能化水平与能力，进而帮助大屏电视用户在海量信息中找到所需要的服务与媒资内容。面向内容消费者利用大数据与人工智能技术，实现千人千面实时内容呈现，以帮助用户筛选出感兴趣的内容。同时，让优质的内容找到对其感兴趣的用户，并通过对用户的精细化管理和运营，进行精准的服务触达，有效拉升日活数量及观看体验。最终提升北京IPTV平台内容整体的传播力、引导力、影响力、公信力以及竞争力。

　　[1]爱上电视(北京)传媒有限公司. 央视国际节目定价发布接口规范[S]. [2019-01].