今日頭條的人工智能技術(shù)實(shí)踐課件

今日頭條的人工智能技術(shù)實(shí)踐

今日頭條的人工智能技術(shù)實(shí)踐1媒體形式的歷史變遷書(shū)籍公元前1000年傳唱史詩(shī)公元前2000年《吉爾伽美什》《尚書(shū)》公元200年《威尼斯公報(bào)》報(bào)紙20世紀(jì)20年代匹茲堡KDKA電臺(tái)

貝爾德的電視機(jī)

廣播&電視互聯(lián)網(wǎng)20世紀(jì)70年代互聯(lián)網(wǎng)雛形ARPANET誕生

媒體形式的歷史變遷書(shū)籍公元前1000年傳唱史詩(shī)公元前22從人工到智能算法的媒體革命創(chuàng)作

人工

智能算法

分發(fā)管理從人工到智能算法的媒體革命創(chuàng)作人工智能算法分發(fā)管32016年是一個(gè)歷史拐點(diǎn)

“近日，第三方監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu)易觀發(fā)布了一個(gè)具有“里程碑式意義”的數(shù)據(jù)：2016年，在資訊信息分發(fā)市場(chǎng)上，算法推送的內(nèi)容將超過(guò)50%。

這將成為一個(gè)分水嶺。它意味著，我們以后接觸到的信息，將主要由“智能機(jī)器人”為我們準(zhǔn)備，而以往看似不可或缺的“人工編輯”角色，則不可避免地被邊緣化。

自2012年今日頭條開(kāi)啟算法分發(fā)的嘗試，4年之后，算法時(shí)代正式宣告來(lái)臨?！?/p>

-----《鈦媒體》

2016年是一個(gè)歷史拐點(diǎn) “近日，第三方監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu)易觀發(fā)布4互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代內(nèi)容分發(fā)形式的變革門戶社交媒體&社交網(wǎng)絡(luò)推薦引擎互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代內(nèi)容分發(fā)形式的變革門戶社交媒體&社交網(wǎng)絡(luò)推薦引擎5智能算法給內(nèi)容分發(fā)帶來(lái)的紅利平臺(tái)類型 優(yōu)勢(shì) 缺陷門戶

人工精選內(nèi)容，質(zhì)量有保障

分發(fā)效率低，日均分發(fā)數(shù)百條內(nèi)容，用戶長(zhǎng)尾興趣無(wú)法被滿足社交媒體

個(gè)性化，內(nèi)容分發(fā)效率高信噪比低，充斥大量不感興趣的內(nèi)容

社交網(wǎng)絡(luò)

個(gè)性化，內(nèi)容分發(fā)效率高互動(dòng)性好

，信噪比低，充斥大量不感興趣的內(nèi)容

算法推薦

個(gè)性化，內(nèi)容分發(fā)效率高需要更多，更好的數(shù)據(jù)

智能算法給內(nèi)容分發(fā)帶來(lái)的紅利平臺(tái)類型 優(yōu)勢(shì) 缺陷門戶人工62012.3字節(jié)跳動(dòng)成立2012.8今日頭條APP上線2012.12日活躍用戶超過(guò)100萬(wàn)2013.5B輪融資2014.6C輪融資2014.12超越所有國(guó)外同行2016.8用戶規(guī)模超過(guò)5.5億日活躍用戶超過(guò)6000萬(wàn)一直被模仿，從未被超越：大量的“山寨”頭條追趕，其中不乏互聯(lián)網(wǎng)巨頭，均落后于頭條。已有美、日、印尼等國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)公司宣稱自己是“xx（本國(guó)）”的今日頭條。2013.7日活用戶超過(guò)1000萬(wàn)開(kāi)創(chuàng)最早技術(shù) 用戶最領(lǐng)先

規(guī)模最大字節(jié)跳動(dòng)是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)成長(zhǎng)最快的公司之一2015.11日活超過(guò)3000萬(wàn)推出短視頻平臺(tái)2012.32012.82012.122013.52014.7傳統(tǒng)內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)紛紛擁抱算法推薦Twitter近年股價(jià)變化Facebook近年股價(jià)變化

除了以今日頭條為代表的新興智能推薦平臺(tái)，傳統(tǒng)新聞APP，瀏覽器，搜索應(yīng)用，社交平臺(tái)（Facebook，微博）紛紛上線資訊智能推薦功能《Facebook披露信息流排序方式

：發(fā)布新功能》

2013

新浪科技《Twitter調(diào)整消息流排序

不再嚴(yán)格按時(shí)間順序》2016

新浪科技

傳統(tǒng)內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)紛紛擁抱算法推薦Twitter近年股價(jià)變化8基于智能算法的內(nèi)容推薦推薦系統(tǒng)的核心算法可以根據(jù)用戶標(biāo)簽，內(nèi)容標(biāo)簽和情景信息，計(jì)算用戶對(duì)內(nèi)容感興趣的概率基于智能算法的內(nèi)容推薦推薦系統(tǒng)的核心算法可以根據(jù)用戶標(biāo)簽，內(nèi)9典型推薦算法協(xié)同過(guò)濾Logistic

Regression

Factorization

Machine

GBDTDNN典型推薦算法協(xié)同過(guò)濾LogisticRegression10典型推薦特征相關(guān)性特征關(guān)鍵詞匹配分類匹配主題匹配來(lái)源匹配環(huán)境特征地理位置時(shí)間

熱度特征全局熱度分類熱度主題熱度關(guān)鍵詞熱度

Bias特征用戶先驗(yàn)點(diǎn)擊率用戶性別用戶年齡

協(xié)同特征點(diǎn)擊相似用戶興趣分類相似用戶興趣主題相似用戶興趣詞相似用戶

上下文特征

上一刷內(nèi)容最近N次推薦內(nèi)容最近N天推薦內(nèi)容

典型推薦特征相關(guān)性特征環(huán)境特征熱度特征Bias特征11基于智能算法的文本內(nèi)容分析文本內(nèi)容自動(dòng)分析是新聞推薦系統(tǒng)的基石，主要應(yīng)用包括精細(xì)分類，主題分析和實(shí)體詞提取體育/足球/德甲

拜仁，安切洛蒂，多特蒙德基于智能算法的文本內(nèi)容分析文本內(nèi)容自動(dòng)分析是新聞推薦系統(tǒng)的基12典型的層次化文本分類算法元分類器元分類器元分類器元分類器元分類器元分類器

元分類器元分類器元分類器root元分類器類型：SVM

SVM+

CNNSVM+CNN+

RNN

典型的層次化文本分類算法元分類器元分類器元分類器元分類13實(shí)體詞識(shí)別算法

分詞&詞性標(biāo)注

英超

N

利物浦

N

0-0

曼聯(lián)

N

，德赫亞N

。。。

抽取候選

英超聯(lián)賽利物浦足球俱樂(lè)部*利物浦市*曼聯(lián)俱樂(lè)部德赫亞。。。去歧

英超聯(lián)賽利物浦足球俱樂(lè)部曼聯(lián)俱樂(lè)部德赫亞。。。計(jì)算相關(guān)性

實(shí)體詞識(shí)別算法分詞&詞性標(biāo)注英超N利物浦N0-14基于智能算法的圖像識(shí)別對(duì)全自動(dòng)化的智能推薦引擎而言，準(zhǔn)確快速的圖像識(shí)別對(duì)于分析內(nèi)容特征，廣告色情識(shí)別至關(guān)重要奧巴馬

美國(guó)

國(guó)際基于智能算法的圖像識(shí)別對(duì)全自動(dòng)化的智能推薦引擎而言，準(zhǔn)確快速15一種識(shí)別易引起不適圖片的算法基于ImageNet訓(xùn)練好的CNN抽取向量標(biāo)注樣本圖片訓(xùn)練NN分類器一種識(shí)別易引起不適圖片的算法基于ImageNet訓(xùn)練好的C16基于智能算法的寫(xiě)稿機(jī)器人人工智能已經(jīng)可以在財(cái)經(jīng)報(bào)道，體育賽事報(bào)道等領(lǐng)域自動(dòng)創(chuàng)作內(nèi)容，可讀性完全可以媲美人工編輯圖片庫(kù)直播語(yǔ)料素材基于智能算法的寫(xiě)稿機(jī)器人人工智能已經(jīng)可以在財(cái)經(jīng)報(bào)道，體育賽事17算法輔助視頻封面選擇封面選擇對(duì)視頻的點(diǎn)擊率有重要影響，智能算法可以自動(dòng)給出封面建議，減少視頻上傳者的選擇成本預(yù)估點(diǎn)擊率

0.2預(yù)估點(diǎn)擊率

0.3預(yù)估點(diǎn)擊率

0.1預(yù)估點(diǎn)擊率

0.2算法輔助視頻封面選擇封面選擇對(duì)視頻的點(diǎn)擊率有重要影響，智能算18算法自動(dòng)生成視頻集錦智能算法可以從體育比賽，MV等長(zhǎng)視頻中自動(dòng)抽取精彩片段，甚至生成gif，可以節(jié)省用戶時(shí)間和流量算法自動(dòng)生成視頻集錦智能算法可以從體育比賽，MV等長(zhǎng)視頻中自19

Q&AQ&A20今日頭條的人工智能技術(shù)實(shí)踐

今日頭條的人工智能技術(shù)實(shí)踐21媒體形式的歷史變遷書(shū)籍公元前1000年傳唱史詩(shī)公元前2000年《吉爾伽美什》《尚書(shū)》公元200年《威尼斯公報(bào)》報(bào)紙20世紀(jì)20年代匹茲堡KDKA電臺(tái)

貝爾德的電視機(jī)

廣播&電視互聯(lián)網(wǎng)20世紀(jì)70年代互聯(lián)網(wǎng)雛形ARPANET誕生

媒體形式的歷史變遷書(shū)籍公元前1000年傳唱史詩(shī)公元前222從人工到智能算法的媒體革命創(chuàng)作

人工

智能算法

分發(fā)管理從人工到智能算法的媒體革命創(chuàng)作人工智能算法分發(fā)管232016年是一個(gè)歷史拐點(diǎn)

“近日，第三方監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu)易觀發(fā)布了一個(gè)具有“里程碑式意義”的數(shù)據(jù)：2016年，在資訊信息分發(fā)市場(chǎng)上，算法推送的內(nèi)容將超過(guò)50%。

這將成為一個(gè)分水嶺。它意味著，我們以后接觸到的信息，將主要由“智能機(jī)器人”為我們準(zhǔn)備，而以往看似不可或缺的“人工編輯”角色，則不可避免地被邊緣化。

自2012年今日頭條開(kāi)啟算法分發(fā)的嘗試，4年之后，算法時(shí)代正式宣告來(lái)臨?！?/p>

-----《鈦媒體》

2016年是一個(gè)歷史拐點(diǎn) “近日，第三方監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu)易觀發(fā)布24互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代內(nèi)容分發(fā)形式的變革門戶社交媒體&社交網(wǎng)絡(luò)推薦引擎互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代內(nèi)容分發(fā)形式的變革門戶社交媒體&社交網(wǎng)絡(luò)推薦引擎25智能算法給內(nèi)容分發(fā)帶來(lái)的紅利平臺(tái)類型 優(yōu)勢(shì) 缺陷門戶

人工精選內(nèi)容，質(zhì)量有保障

分發(fā)效率低，日均分發(fā)數(shù)百條內(nèi)容，用戶長(zhǎng)尾興趣無(wú)法被滿足社交媒體

個(gè)性化，內(nèi)容分發(fā)效率高信噪比低，充斥大量不感興趣的內(nèi)容

社交網(wǎng)絡(luò)

個(gè)性化，內(nèi)容分發(fā)效率高互動(dòng)性好

，信噪比低，充斥大量不感興趣的內(nèi)容

算法推薦

個(gè)性化，內(nèi)容分發(fā)效率高需要更多，更好的數(shù)據(jù)

智能算法給內(nèi)容分發(fā)帶來(lái)的紅利平臺(tái)類型 優(yōu)勢(shì) 缺陷門戶人工262012.3字節(jié)跳動(dòng)成立2012.8今日頭條APP上線2012.12日活躍用戶超過(guò)100萬(wàn)2013.5B輪融資2014.6C輪融資2014.12超越所有國(guó)外同行2016.8用戶規(guī)模超過(guò)5.5億日活躍用戶超過(guò)6000萬(wàn)一直被模仿，從未被超越：大量的“山寨”頭條追趕，其中不乏互聯(lián)網(wǎng)巨頭，均落后于頭條。已有美、日、印尼等國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)公司宣稱自己是“xx（本國(guó)）”的今日頭條。2013.7日活用戶超過(guò)1000萬(wàn)開(kāi)創(chuàng)最早技術(shù) 用戶最領(lǐng)先

規(guī)模最大字節(jié)跳動(dòng)是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)成長(zhǎng)最快的公司之一2015.11日活超過(guò)3000萬(wàn)推出短視頻平臺(tái)2012.32012.82012.122013.52014.27傳統(tǒng)內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)紛紛擁抱算法推薦Twitter近年股價(jià)變化Facebook近年股價(jià)變化

除了以今日頭條為代表的新興智能推薦平臺(tái)，傳統(tǒng)新聞APP，瀏覽器，搜索應(yīng)用，社交平臺(tái)（Facebook，微博）紛紛上線資訊智能推薦功能《Facebook披露信息流排序方式

：發(fā)布新功能》

2013

新浪科技《Twitter調(diào)整消息流排序

不再嚴(yán)格按時(shí)間順序》2016

新浪科技

傳統(tǒng)內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)紛紛擁抱算法推薦Twitter近年股價(jià)變化28基于智能算法的內(nèi)容推薦推薦系統(tǒng)的核心算法可以根據(jù)用戶標(biāo)簽，內(nèi)容標(biāo)簽和情景信息，計(jì)算用戶對(duì)內(nèi)容感興趣的概率基于智能算法的內(nèi)容推薦推薦系統(tǒng)的核心算法可以根據(jù)用戶標(biāo)簽，內(nèi)29典型推薦算法協(xié)同過(guò)濾Logistic

Regression

Factorization

Machine

GBDTDNN典型推薦算法協(xié)同過(guò)濾LogisticRegression30典型推薦特征相關(guān)性特征關(guān)鍵詞匹配分類匹配主題匹配來(lái)源匹配環(huán)境特征地理位置時(shí)間

熱度特征全局熱度分類熱度主題熱度關(guān)鍵詞熱度

Bias特征用戶先驗(yàn)點(diǎn)擊率用戶性別用戶年齡

協(xié)同特征點(diǎn)擊相似用戶興趣分類相似用戶興趣主題相似用戶興趣詞相似用戶

上下文特征

上一刷內(nèi)容最近N次推薦內(nèi)容最近N天推薦內(nèi)容

典型推薦特征相關(guān)性特征環(huán)境特征熱度特征Bias特征31基于智能算法的文本內(nèi)容分析文本內(nèi)容自動(dòng)分析是新聞推薦系統(tǒng)的基石，主要應(yīng)用包括精細(xì)分類，主題分析和實(shí)體詞提取體育/足球/德甲

拜仁，安切洛蒂，多特蒙德基于智能算法的文本內(nèi)容分析文本內(nèi)容自動(dòng)分析是新聞推薦系統(tǒng)的基32典型的層次化文本分類算法元分類器元分類器元分類器元分類器元分類器元分類器

元分類器元分類器元分類器root元分類器類型：SVM

SVM+

CNNSVM+CNN+

RNN

典型的層次化文本分類算法元分類器元分類器元分類器元分類33實(shí)體詞識(shí)別算法

分詞&詞性標(biāo)注

英超

N

利物浦

N

0-0

曼聯(lián)

N

，德赫亞N

。。。

抽取候選

英超聯(lián)賽利物浦足球俱樂(lè)部*利物浦市*曼聯(lián)俱樂(lè)部德赫亞。。。去歧

英超聯(lián)賽利物浦足球俱樂(lè)部曼聯(lián)俱樂(lè)部德赫亞。。。計(jì)算相關(guān)