Baidu 권장 리소스 콜드 스타트 ​​연습

1. 콘텐츠 콜드 스타트 ​​개념 및 과제

Baidu 피드 추천은 월 수억 명의 사용자가 사용하는 종합 정보 흐름 추천 플랫폼입니다. 플랫폼은 그래픽, 비디오, 업데이트, 미니 프로그램, Q&A 등 다양한 콘텐츠 유형을 다룹니다. 단일 또는 이중 컬럼과 유사한 클릭 앤 클릭 추천을 제공할 뿐만 아니라 비디오 몰입과 같은 다양한 추천 형태도 포함합니다. 동시에 추천 시스템은 C측 사용자 경험만 포함하는 것이 아닌 다중 이해관계자 시스템입니다. 콘텐츠 제작자는 추천 시스템에서 중요한 역할을 합니다. Baidu Feed에는 매일 엄청난 양의 콘텐츠를 생산하는 수많은 활동적인 실무자가 있습니다.

콘텐츠 플랫폼 추천 시스템의 본질은 모든 당사자가 윈윈할 수 있는 상황을 달성하는 것입니다. 사용자 측에서는 플랫폼이 계속해서 고품질의 신선하고 다양한 콘텐츠를 사용자에게 추천하고 더 많은 것을 유치해야 합니다. 작성자 측의 경우: 긍정적인 인센티브는 작성자가 더 높은 품질의 콘텐츠를 제작하도록 장려합니다. 반대로 작성자가 게시한 고품질의 신선한 콘텐츠가 빠르고 충분히 노출되지 않는 경우. , 저자는 플랫폼의 지속 가능한 발전에 도움이 되지 않는 플랫폼 종료를 선택합니다. 위의 논의를 바탕으로 신선도, 고품질, 다양성, 저자 출판, 유지 등 몇 가지 키워드를 추출할 수 있습니다. 이는 이 기사에서 논의할 콜드 스타트와 밀접한 관련이 있습니다. 첫째, 더 많은 리소스가 충분한 디스플레이를 얻을 수 있어야 하며, 더 많은 콘텐츠 피드백을 수집함으로써 시스템에서 추천할 수 있는 콘텐츠의 양을 늘려 사용자 소비 리소스의 다양성을 높일 수 있습니다. 콘텐츠의 신선도가 작성자 측에서는 시장 지속 시간, DAU 및 CTR을 증가시키고 활동을 촉진하여 게시되는 콘텐츠의 양을 증가시킵니다. 작가의 열정.

새로운 리소스의 콜드 스타트와 일반 추천 알고리즘에는 약간의 차이가 있습니다. 콜드 스타트가 직면한 과제는 세 가지 주요 측면으로 요약될 수 있습니다. 1. 데이터 부족: 새로운 리소스에는 초기 단계에서 개인화된 추천을 지원하기에 충분한 사용자 행동 데이터가 없는 경우가 많습니다. 이로 인해 추천 알고리즘이 부정확해집니다

첫 번째는 정확한 추천에 대한 도전입니다. 지난 10여 년 동안 추천 알고리즘이 개발되면서 초기 행렬 분해부터 딥러닝의 광범위한 적용에 이르기까지 모델에서 ID 유형 특징의 역할이 점차 더욱 두드러졌습니다. 그러나 새로운 리소스의 콜드 스타트 ​​샘플 수가 드물거나 존재하지 않기 때문에 ID 유형 기능은 콜드 스타트 ​​샘플에 대해 충분히 훈련되지 않아 추천 정확도에 영향을 미칩니다.

둘째, 매튜 효과는 추천 시스템에서 흔히 나타납니다. 즉, 사용자가 인정한 리소스는 추천될 확률이 높아져 노출과 클릭이 늘어나고 그 상태가 더욱 공고해집니다. 반대로, 새로운 리소스는 권장 사항을 얻는 데 어려움을 겪으며 완전히 무시될 수도 있습니다. 따라서 추천 시스템을 보다 공정하고 객관적으로 만들기 위해 지속적으로 최적화해야 합니다.

마지막으로, 우리는 새로운 리소스에 대해 특정 콜드 스타트 ​​지원을 제공해야 하는데, 새로운 리소스를 보다 효율적이고 공정하게 지원하는 방법은 무엇일까요? 이는 공정성과 공평성의 두 가지 개념을 소개합니다. 공정성은 각 콘텐츠 제품이 콜드 스타트 ​​초기에 일정한 노출 기회를 얻고 공정하게 경쟁할 수 있는 기회를 얻는 것을 의미합니다. 공정성은 고품질 콘텐츠의 가치를 반영해야 하며 콘텐츠의 품질이 Lengqi 지원의 가중치에 영향을 미칠 수 있어야 함을 의미합니다. 따라서 새로운 자원에 관해서는 고품질 자원이 돋보이고 전반적인 이익을 극대화할 수 있도록 공정성과 정의 사이의 적절한 균형을 찾는 것도 큰 도전입니다.

2. 콘텐츠 콜드 스타트 ​​알고리즘 실습

1. 콘텐츠 기반 콜드 스타트 ​​

다음은 새로운 리소스에 대해 일반적으로 사용되는 리콜 방법입니다. 새로운 자원 및 사용자 횟수가 적고 전통적인 i-to-i(항목-to-항목) 및 u-to-i(사용자-항목) 회상 방법은 적용되지 않습니다. 따라서 콜드 스타트는 주로 콘텐츠 추천 방법에 의존합니다. 예를 들어, 가장 기본적인 사용자 초상화, 콘텐츠 태그 및 분류를 기반으로 하는 직접 회상 방법은 개인화 수준이 낮고 회상 정확도가 상대적으로 낮습니다.

두 번째로주요 콘텐츠 플랫폼에서 개인화된 속성을 갖는 작가가 늘어나면서 관심 관계에 기반한 콜드 스타트가 효과적인 방법이 되었습니다. 그러나 관심도가 상대적으로 낮고 팬 팔로어가 적은 많은 작가의 게시물을 만족시킬 수 없습니다. 따라서 우리는 한 단계 더 나아가 알고리즘을 사용하여 작가의 잠재 팬을 발굴하여 관심을 기반으로 콜드 스타트의 영향력을 확대합니다. 예를 들어 저자를 자주 소비하지만 따르지 않는 사용자는 사용자-작성자 주의 관계 구성을 기반으로 잠재적인 주의 관계를 계산합니다.

또한 다중 모드 회상도 효과적인 방법입니다. 크로스 모달, 멀티 모델, 대형 모델 기술의 발전으로 콘텐츠의 다양한 모달 정보를 추천 시스템에 통합하는 것은 특히 콜드 스타트 ​​추천 시스템에서 상당한 효과를 발휘합니다. CLIP은 텍스트와 이미지 비교를 기반으로 하는 사전 학습 방법으로, 주로 텍스트 인코더와 이미지 인코더라는 두 가지 모듈로 구성되어 있습니다. 텍스트와 이미지 정보를 동일한 공간에 매핑하여 다운스트림 작업에 더 나은 도움을 제공합니다. 이 벡터를 재현에 직접 사용하는 데에는 몇 가지 문제가 있습니다. 이 벡터는 콘텐츠의 사전 정보를 나타냅니다. 사전 유사성이 반드시 사용자가 추천에서 학습한 행동 데이터를 결합해야 한다는 의미는 아닙니다. 시스템. 사후 표현이 연관됩니다.

특정 매핑 방법은 충분한 임베딩과 충분한 학습 리소스의 분포를 기반으로 합니다. 일부 샘플을 수집하여 프로젝션 네트워크 학습을 위한 레이블로 사용할 수 있습니다. 이 투영 네트워크는 교차 모달 사전 표현을 추천 시스템의 사후 행동 표현에 매핑합니다. 이 접근 방식의 장점 중 하나는 추천 시스템의 기존 리콜 및 순위 모델을 모델을 추가하지 않고도 원활하게 사용할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 쌍둥이 타워 모델의 경우 아무런 변경 없이 기존 사용자 측 벡터만 활용한 다음 투영 네트워크를 사용하여 트윈 타워 모델의 후방 표현 공간에 새 리소스를 투영하면 됩니다. 간단하고 신속하게 Twin Towers 리콜이 온라인으로 진행됩니다. 마찬가지로 기존의 그래프 호출과 트리 기반 호출도 저렴한 비용으로 구현할 수 있습니다.

물론 이 매핑 방법에는 작은 단점이 있습니다. 즉, 회귀가 더 어렵다는 것입니다. CB2CF에서 이는 회귀 문제이며 회귀는 일반적으로 학습하기 어렵습니다. 따라서 매핑 관계를 학습하기 위해 쌍별 접근 방식을 사용할 수도 있습니다. 구체적으로, 긍정 샘플은 항목 CF에 의해 학습된 유사한 항목 쌍으로 설정될 수 있습니다. 부정 샘플은 전역 부정 샘플링 등을 통해 얻을 수 있습니다. 입력에는 항목의 일부 사전 및 동적 정보와 그러한 매핑도 포함됩니다.

콘텐츠의 사전 정보를 활용하면 기본적으로 콜드 스타트 ​​시 시장에서 일반적으로 사용되는 리콜 방법을 효과적으로 구현하는 것이 가능합니다.

2. 시드 사용자 기반 콜드 스타트

초기 콜드 스타트는 주로 일부 제로 클릭 리소스를 위해 설계되었으므로 초기 콜드 스타트가 발생하면 이러한 내용이 어느 정도 수집됩니다. 긍정적인 피드백 시드의 수입니다. 이때, 유사(likealike) 방법을 통해 회상할 수 있다.

Lookalike의 중요한 장점은 실시간이라는 것입니다. 이 방법은 주로 인터넷 광고 분야에서 비롯되었습니다. 과거에는 광고주가 잠재적으로 관심이 있는 사용자를 시드 사용자로 선택한 다음 시스템이 이러한 시드 사용자와 유사한 사용자를 찾아 확산시켰습니다. 추천 시스템에서는 온라인 실시간 스트리밍 로그를 구독하여 클릭, 재생, 상호 작용, 관심 등 이전 콜드 스타트 ​​중에 수집된 리소스에 대한 긍정적인 피드백과 스와이프하는 사용자와 같은 부정적인 피드백까지 얻을 수 있습니다. 빠르게. 그런 다음 이러한 시드 사용자를 기반으로 시스템은 사용자의 임베딩과 다양한 집계 방법 또는 일부 Self-Attention 메커니즘을 추가하여 항목의 표현을 얻을 수 있습니다. 이 표현은 매우 빠르게 업데이트될 수 있으며 적시성이 매우 높은 이 표현을 기반으로 외부로 확산될 수 있습니다.

3. 콘텐츠 콜드 스타트 ​​실험 시스템

1. ID 기능 최적화

모델 측면에서 콜드 스타트의 최적화 포인트는 ID 폐기와 ID 생성이라는 세 가지 패러다임으로 요약할 수 있습니다. . 및 모델의 동적 매개변수. 이 세 가지 패러다임은 실제로 서로 조합하여 사용할 수 있습니다.

ID 폐기 최적화의 경우 전체 리소스 샘플 수가 적기 때문에 모델이 헤드 리소스를 쉽게 충족하므로 헤드 리소스의 ID 학습이 매우 충분하며 모델의 기능 중요도도 높습니다. 특히 높습니다. 하지만 콜드 스타트 ​​리소스의 발생이 적고 ID 학습이 부족합니다. 이 문제에 대해 생각하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 하나는 ID 사용을 최대한 피하는 것이고, 다른 하나는 ID를 더 잘 활용하는 방법입니다.

첫 번째 패러다임은 드롭아웃 최적화(Dropout Optimization)이며, 그 고전적인 방법 중 하나가 DropoutNet입니다. 학습 과정에서 DropoutNet은 항목 ID와 사용자 ID 기능을 무작위로 삭제하여 모델의 비ID 기능 강조를 최대화하고 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다. 이렇게 하면 실제로 새로운 사용자나 새로운 리소스의 콜드 스타트 ​​효과가 향상될 수 있습니다.

또한 최근 몇 가지 비교 학습 방법도 등장했습니다. 대조 학습은 수동 주석에 의존하지 않고 많은 수의 샘플을 구성할 수 있는 자기 지도 학습 방법으로, 콜드 스타트 ​​데이터의 상태를 강화하기 위해 추가 샘플을 구성할 수 있기 때문에 다중 대역 콜드 스타트 ​​문제를 최적화하는 데 도움이 됩니다. . 예를 들어 2타워 모델에서는 항목 측면에 보조 대비 손실을 추가할 수 있습니다. 두 타워의 매개변수는 공유됩니다. 대조 학습 손실을 사용하면 리소스 타워의 네트워크 매개변수와 내장된 기능에 영향을 미칠 수 있습니다. 마스킹 방법을 통해 ID 기능 및 기타 콜드 스타트 ​​기능이 있는 샘플이 서로 다른 비율로 마스킹됩니다. 모델의 일반화 능력과 콜드 스타트 ​​리소스의 특수성을 고려합니다.

다음 단계는 생성 최적화입니다. 앞서 언급했듯이 신뢰할 수 없는 ID 기능은 가능한 한 적게 사용해야 하지만 현재 더 나은 접근 방식은 해당 기능을 더욱 안정적으로 만드는 것입니다. 기존 아이디어는 ID의 사전 특성을 기반으로 ID 임베딩을 초기화하는 것입니다. 합리적인 초기화를 통해 새로운 자원에 대한 예측은 더 정확하고 더 빠르게 수렴될 수 있습니다. 트윈 타워 모델을 예로 들면 일반적으로 새로운 기능은 무작위로 초기화되거나 모두 0으로 초기화되어 새로운 자원에 대한 예측으로 이어집니다. 부정확하고 수렴이 느립니다. 따라서 태그, 콘텐츠 태그, 작성자 태그 등과 같은 콘텐츠의 일부 선험적 기능과 일부 유사한 ID(예: 인기 ID)를 사용하여 충분히 높은 사후 및 높은 일부 ID 임베딩을 선택할 수 있습니다. 리소스를 태그로 배포한 다음 생성기를 훈련하여 초기 값을 대체할 ID 임베딩을 생성합니다. 물론, 새로운 리소스의 임베딩 초기화와 같이 가장 유사한 상위 K개 리소스의 ID 임베딩을 평균화하기 위해 새로운 리소스를 직접 사용할 수도 있습니다. 이 방법은 비교적 안정적이며 비용이 매우 낮습니다. 업계.

인기 ID가 모델을 지배하고 모델이 ID 기능에 더 많이 의존한다는 문제를 목표로 다중 작업 및 다중 시나리오 아이디어를 사용하여 최적화할 수 있습니다. 여전히 트윈 타워 모델을 예로 들면 콜드 스타트 ​​및 콜드 스타트가 아닌 자원에 대한 예측은 두 개의 독립적인 목표로 분할될 수 있습니다. 일반적인 다중 목표 모델을 통해 모델은 새로운 콘텐츠에 더 많은 관심을 기울입니다. 고전적인 접근 방식은 위 그림의 왼쪽에 표시된 CGC 네트워크입니다. 이러한 종류의 네트워크에서는 모든 작업이 임베딩 레이어를 공유하고 콜드 스타트 ​​예측 기능을 향상시키기 위해 각각 콜드 스타트 ​​작업과 비 콜드 스타트 ​​작업을 통해 독립적인 전문가 네트워크를 학습합니다. 또 다른 방법은 위 그림의 오른쪽 부분에 표시된 것처럼 동적 가중치를 통해 네트워크의 다양한 리소스 유형의 매개변수 가중치를 조정하는 것입니다. 이 네트워크에서 가장 오른쪽 네트워크는 콜드 스타트 ​​표시기입니다. 이는 콜드 스타트 ​​리소스에 대한 정보(예: 현재 클릭 노출 수 및 리소스 유형)를 수신한 다음 네트워크의 각 계층의 가중치를 출력하여 서로 다른 정보를 제어합니다. 네트워크의 전송 채널을 통해 모델은 콜드 스타트 ​​조건에서 더 정확하게 예측할 수 있습니다.

2. 트래픽 제어 메커니즘 설계

저자의 게시 경험과 추천 실현을 개선하려면 가능한 한 빨리 새로운 리소스를 출시해야 하지만 매튜 효과로 인해 새로운 자원에 대한 특정 경향. 일반적인 콜드 스타트 ​​틸트는 기본 흐름과 부스트 흐름의 두 가지 흐름으로 나눌 수 있습니다. 기본 트래픽은 공정성을 의미하며 테스트를 위해 모든 리소스에 포괄적인 트래픽을 제공해야 합니다. 트래픽 부스팅은 작성자의 품질 리소스 추정 잠재력과 기본 트래픽 성능을 기반으로 차별화된 지원을 제공합니다.

콜드 스타트의 지원 메커니즘에는 추상적인 수준에서 시간과 배포 볼륨이라는 두 가지 매개변수가 있습니다. 즉, 강제 삽입, 전원 조정 및 기타 수단을 통해 리소스는 주어진 시간 내에 지정된 배포 볼륨 목표에 도달할 수 있습니다. 다양한 비즈니스에 대해 서로 다른 배포량과 소요 시간을 설정합니다. 예를 들어 일반 리소스의 경우 24시간 이내에 100개의 노출이면 충분할 수 있지만, 새롭고 인기 있는 리소스의 경우 30분 이내에 3,000개의 노출이면 더 빠를 수 있습니다. 동시에 새로운 작성자에게는 더 큰 콜드 스타트 ​​할당량이 설정될 수 있습니다.

공식에 있어서, 공식의 t는 현재 릴리스 시간을 정규화하여 대상에 필요한 시간, 즉 현재 시간 진행률로 나눈 값을 나타내고 x는 현재 배포 진행률을 나타냅니다. 우리는 t와 x가 동일하길 원합니다. 이는 정상적인 진행에서의 분포를 의미합니다. x가 t보다 작으면 현재의 콜드 스타트 ​​속도가 느리다는 뜻이므로 가중치를 높이거나 계수를 강제해야 한다는 뜻이다. 공식의 θ는 초기 단계에서 자원 할당의 기울기 정도를 제어할 수 있습니다.

그러나 이 공식의 전제는 서로 다른 기간의 제품 트래픽이 균일하다는 것입니다. 그러나 실제 상황은 이 가정을 충족하지 않습니다. 일반 인터넷 상품의 트래픽 분포는 최고점과 최저점의 차이가 있으므로 실제 상황에 따라 조정이 필요합니다. 예를 들어 콘텐츠가 오전 2시에 게시된 경우 이른 아침 시간에는 트래픽이 적기 때문에 오전 8시까지 25번만 배달하면 됩니다. 따라서 공식의 t는 실제 유량 분포를 기반으로 적분되어야 합니다.

3. 전달 사용자 선택

또 다른 핵심 문제는 리소스 분배 초기에 어떤 사용자에게 리소스를 전달해야 하는가입니다. 가장 일반적인 접근 방식은 신규 사용자가 아닌 기존 사용자에게 새로운 리소스를 추천하려고 시도하는 것입니다. 왜냐하면 기존 사용자는 일반적으로 더 관대하고 신규 사용자에게 해를 끼칠 수 있는 부정확한 새 리소스 추천을 피할 수 있기 때문입니다. 또한, 콜드 스타트 ​​자원의 개선이 개입으로 간주되면 Uplift 아이디어를 기반으로 개입이 사용자 지속 시간 및 유지에 미치는 영향을 학습할 수 있으며, 개입에 부정적인 영향을 미치지 않을 사용자를 선택할 수 있습니다. 콜드 스타트를 위해.

위 두 가지 사항은 C측 사용자의 영향을 기준으로 합니다. 그러나 콜드 스타트 ​​청중의 선택은 이후의 리소스 커뮤니케이션 개발에도 영향을 미칠 것입니다. 정보 전파의 관점에서 볼 때, 2단계 의사소통 이론은 정보 전파를 두 단계로 나눕니다. 우선, 매일 생성되는 엄청난 양의 정보 중에서 일부 그룹의 사람들은 정보를 필터링하고 홍보하는 능력을 가지고 있으며, 이를 우리는 오피니언 리더라고 부릅니다. 그러면 이러한 오피니언 리더들이 증폭하고 홍보하는 자원이 대규모로 확산될 것입니다.

현 시대에는 소셜 플랫폼, 유명 미디어, TV 방송국 등에도 오피니언 리더의 역할이 존재합니다. 추천 시스템에는 핵심 노드 사용자 자원이라는 개념도 있습니다. 이는 고품질 자원을 필터링하고 추천하여 다른 사용자의 소비 행동에 영향을 미칩니다.

그렇다면 이러한 핵심 사용자를 어떻게 공략할 수 있을까요? 위의 논의를 통해 핵심 사용자는 두 가지 특징을 가지고 있습니다. 첫째, 리소스 품질 식별 능력이 높다는 점, 둘째, 추천 콘텐츠가 다른 사용자에게 받아들여질 확률이 높다는 점입니다. 따라서 채굴 방법에는 두 가지가 있습니다.

첫째, 자원은 사후 조건에 따라 고품질 자원과 저품질 자원으로 구분되어 라벨로 사용됩니다. 그런 다음 해당 리소스를 처음 클릭한 사용자 ID를 특성으로 사용하여 해당 리소스의 사후 상황을 예측합니다. 모델이 학습한 각 사용자 ID의 가중치는 사용자의 주요 지표라고 할 수 있습니다.

둘째, 온라인 사용자 협업 필터링 추천 시스템을 통해 사용자 간 추천 성공률을 탐색합니다. 추천 성공률이 높은 사용자는 추천 시스템의 핵심 사용자로 간주될 수 있습니다. 이 두 가지 방법을 통해 그래프의 주요 사용자를 발굴하고 리소스 콜드 스타트 ​​시 먼저 추천합니다.

4. 실험 시스템

추천 시스템의 샘플이 공유되어 피드백이 수집되기 때문에 콜드 스타트 ​​콘텐츠의 실험 시스템은 설계 시 몇 가지 특별한 기능에 주의해야 합니다. 실험군 역시 그룹 내에서 학습된 내용을 비교하게 되므로 콜드 스타트 ​​전략의 효과를 정확하게 측정하기가 어렵습니다. 따라서 콜드 스타트 ​​전략이 전체 시스템에 미치는 영향을 평가하기 위해 콘텐츠 격리 실험을 수행해야 합니다.

위 그림의 왼쪽 하단과 같이 사용자와 리소스를 완전히 분리하는 것이 일반적인 실험 설계입니다. 그중 50%의 사용자는 콘텐츠의 50%만 볼 수 있으며 리소스 그룹마다 다른 콜드 스타트 ​​전략을 사용합니다. 이를 통해 전체 시스템에 대한 콜드 스타트 ​​전략의 영향을 평가할 수 있습니다. 그러나 이 방법은 C 측 사용자가 콘텐츠의 일부만 볼 수 있기 때문에 C 측 사용자의 경험에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

또 다른 부드러운 방법은 콜드 스타트 ​​단계(예: 처음 3000회) 동안 사용자와 리소스를 완전히 격리한 다음 그룹별로 다른 콜드 스타트 ​​전략을 구현하는 것입니다. 콜드 스타트 ​​후에는 리소스를 모든 사용자에게 배포할 수 있습니다. 이러한 디자인은 C 측 사용자 경험에 대한 영향을 줄일 수 있습니다.

실험을 통해 다음 지표를 분석할 수 있습니다.

• 콜드 스타트 ​​준수율, 클릭률(CTR), 완료율 등 콜드 스타트 ​​기간 동안의 속도 및 효율성 지표
• 전체 배포 단계에서는 다양한 리소스 그룹의 고품질 콘텐츠 비율, 돌파율, 적중률, 교신 저자가 게시한 기사 수와 같은 지표가 있습니다.

4.Q&A

Q1: 뜨겁고 차가운 쌍둥이 타워를 어떻게 판단하나요? 하나는 핫 타워이고 다른 하나는 콜드 타워입니다.

A1: 뜨거운 타워와 차가운 타워의 판단은 일반적으로 자원의 분배를 기반으로 합니다. 일반적으로 유통량이 적은 리소스는 콜드 타워로 간주되고, 유통량이 많은 리소스는 핫 타워로 간주됩니다. 예를 들어, 100회 미만으로 배포된 리소스는 콜드 스타트 ​​리소스로 간주될 수 있습니다. 물론 온라인 모델의 예측 정확도를 바탕으로 분석하고, 실제 상황을 바탕으로 구체적인 판단 기준을 정하는 것도 필요하다.

Q2: 콜드 스타트 ​​트래픽이 고품질로 향상될 때 리소스의 잠재력을 어떻게 판단합니까? 해당 분야의 새로운 화제가 되는지 평가하기 위해 가치 모델을 사용하시나요?

A2: 콜드 스타트 ​​트래픽의 품질 향상에는 일반적으로 리소스 잠재력 평가가 포함됩니다. 리소스 잠재력을 판단하면 여러 신호 소스를 결합할 수 있습니다. 예를 들어, 해당 분야의 새로운 핫이슈인지 판단하기 위해서는 각 제품의 핫리스트 정보는 물론, 관련 분야의 화제 논의 및 관심도 등 네트워크 전체의 정보를 종합적으로 고려할 수 있습니다. 자원의 가치를 평가하기 위해서는 초기 단계에서의 성과, 상호작용 등의 요소를 포함하여 저자의 자질을 고려할 수 있습니다. 이 정보를 종합적으로 활용함으로써 자원 잠재력에 대한 보다 포괄적인 추정이 이루어질 수 있습니다.

Q3: 이상적인 t와 실제 t를 해결하는 방법은 무엇입니까? 노출 곡선에 반영되나요? 실제 노출이 시장 추세와 일치하는지 확인하는 방법.

A3: 이상적인 t와 실제 t를 풀 때 노출 곡선을 관찰하여 반영할 수 있습니다. 노출 곡선은 서로 다른 기간의 리소스 노출을 보여줍니다. 이상적인 t는 설정된 목표 시간을 기준으로 계산된 이론적 노출 진행률을 나타내고 실제 t는 현재 실제 노출 진행률을 기준으로 결정됩니다. 실제 노출이 전체 시장 추세와 일치하는지 확인하려면 전체 트래픽의 비율을 안정적으로 모니터링하여 콜드 스타트의 진행 상황이 전체 트래픽 추세와 일치하는지 확인해야 합니다. 콜드 스타트의 진행이 느린 경우 노출을 늘리거나 진행 속도를 높이기 위해 다른 권장 전략을 조정해야 할 수도 있습니다. 진행이 너무 빠른 경우 리소스의 과다 노출을 피하기 위해 노출 속도를 줄여야 할 수도 있습니다.

Q4: 사용자는 실험 중에는 콘텐츠의 50%만 볼 수 있으며 전체 용량에서는 콘텐츠를 100% 볼 수 있습니다. 실험이 전체 효과와 일치한다는 것을 어떻게 증명할 수 있나요?

A4: 콜드 스타트 ​​문제와 관련하여 실제로 효과의 정확한 값을 정확하게 측정하는 것은 어렵습니다. 요즘은 실험그룹과 대조그룹을 비교해서 어느 쪽이 더 좋은지 알아보는 경우가 많습니다.

위 내용은 Baidu 권장 리소스 콜드 스타트 ​​연습의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!