基于深度學(xué)習(xí)的短視頻推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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摘  要：針對(duì)短視頻推薦場景中存在的低延遲響應(yīng)與推薦精度失衡的技術(shù)挑戰(zhàn)，該研究設(shè)計(jì)一種雙通道動(dòng)態(tài)興趣建模框架。通過構(gòu)建基于異構(gòu)知識(shí)圖譜的穩(wěn)態(tài)興趣建模與實(shí)時(shí)行為感知的瞬態(tài)興趣捕捉協(xié)同機(jī)制，在確保推薦系統(tǒng)端到端響應(yīng)時(shí)間低于200 ms的工程約束下，有效提升推薦準(zhǔn)確度與覆蓋率。具體而言，系統(tǒng)采用分階段興趣建模策略。（剩余6373字）