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內(nèi)容流量管理的關鍵技術:多任務保量優(yōu)化算法實踐

來源:阿里機器智能     編輯:創(chuàng)澤   時間:2020/6/12   主題:其他 [加盟]
一  業(yè)務背景

保量策略對于視頻內(nèi)容來說,是一種很重要的投放策略。新熱視頻內(nèi)容都需要增加自身的曝光資源來達到播放量最大化,而各場景(首頁、頻道頁等)的總體資源有限且每個抽屜坑位的日曝光資源有限,因此各內(nèi)容的曝光資源分配存在競爭問題。另外,不同場景之間相互獨立,每個場景根據(jù)自身的目標進行效率和體驗上的優(yōu)化,但是場景與場景之間流量協(xié)同無法通過優(yōu)化單一場景來完成。



圖1 劇集頻道頁和首頁


為內(nèi)容分配曝光量涉及到關于曝光和點擊建模問題,以及內(nèi)容的未來點擊量預測問題。內(nèi)容曝光、點擊和播放等構(gòu)成了一個復雜的非線性混沌系統(tǒng),不僅取決于內(nèi)容質(zhì)量本身,也取決于內(nèi)容更新時間、更新策略和用戶點擊習慣等。傳統(tǒng)的統(tǒng)計預測模型無法闡述外部環(huán)境的各種干擾因素以及系統(tǒng)的混沌特性,即無法從機理上描述系統(tǒng)本質(zhì)。針對此問題,我們首先通過分析新熱內(nèi)容的歷史曝光點擊日志,使用常微分方程建立了新熱內(nèi)容曝光敏感模型,即pv-click-ctr模型(簡稱P2C模型)。在P2C模型基礎上,結(jié)合各場景和抽屜的曝光資源約束,給出一種曝光資源約束下的多目標優(yōu)化保量框架與算法。

 
圖2 保量策略框架


二  內(nèi)容曝光敏感度模型 

通常情況下,點擊PV(click)隨曝光PV增大而增大,即高曝光帶來高點擊。但是,內(nèi)容消費者數(shù)量有限,給同一個消費者針對單一內(nèi)容重復曝光并不會帶來更多的點擊量。這種點擊“飽和”現(xiàn)象可從內(nèi)容的歷史曝光點擊日志觀察得到。受此現(xiàn)象啟發(fā),我們根據(jù)內(nèi)容曝光PV和點擊PV歷史數(shù)據(jù)特點,建立一種能夠描述內(nèi)容點擊量隨曝光量變化趨勢的常微分方程(Ordinary Differential Equation, ODE)模型,即 pv-click-ctr (P2C) 模型,整體結(jié)構(gòu)如圖3所示。








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