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算法升级后的内容匹配逻辑 2023年Bilibili推荐系统3.0版本采用了全新的深度神经网络模型(DNN),在内容在线推荐场景中将用户意图识别的准确率提升了18.6%。系统现在支持同时分析视频标题、弹幕互动、观看时长等23个特征维度,特别是针对游戏分区优化了特定参数。《原神》新版本攻略类视频的停留时长系数从0.87调整到1.12,这在推荐权重计算时将产生显著影响。 视觉交互系统的迭代亮点 新版推荐界面采用模块化瀑布流设计,首页加载速度提升27%。值得注意的是动态卡片尺寸增加了18%,封面图的构图重心偏移要求更严格。针对好看游戏推荐板块,新增沉浸式全屏播放预览功能,用户长按视频卡片即可体验游戏实录片段。这种创新交互方式使游戏类内容的CTR(点击通过率)同比提升42%。 创作者适配系统的关键变化 内容创作者需特别关注VDB评分体系(Video Data Benchmark)的权重调整,新版本将弹幕情感分析纳入关键指标。建议制作游戏解说视频时,使用平台提供的实时热点工具获取BPR(Bilibili Popular Ranking)排行数据。以《明日方舟》主题视频为例,带"最新版本"标签的内容在搜索曝光量增长113%。 游戏专区的场景化推荐策略 基于用户画像的游戏内容在线推荐系统迎来重大更新,新增"同屏对比"功能可在播放界面横向展示同类型游戏视频。系统通过TF-IDF算法强化对MOD展示、速通挑战等细分内容的识别能力。数据显示,带"4K高清重制"标签的游戏实况类视频,其播放完成率比其他类型高36%。 流量分发机制的优化方向 Bilibili采用分级流量池策略的迭代版本中,新内容冷启动阶段的曝光机会增加25%。创作者应重视推荐系统的内容理解模块(Content Understanding Model),使用标准化封面模板的横版视频,其进入二级流量池的概率提升19%。在好看游戏推荐场景,符合分P规范的长视频作品,其单日VV(视频播放量)峰值可突破百万级。
来源:
黑龙江东北网
作者:
胡宝善、李开富