最近，割韭菜受罰的趙薇被八卦出黑歷史，12年前，趙薇在上海國(guó)際電影節(jié)金爵獎(jiǎng)封后，被臺(tái)下觀眾集體喝倒彩。那時(shí)已經(jīng)憑小燕子一角大紅大紫的趙薇，萬(wàn)萬(wàn)沒(méi)想到電影受眾和電視觀眾的感受有如天壤之別。

時(shí)隔12年，郭德綱也被認(rèn)為相聲好而電影卻不行，不過(guò)，這一判斷不是來(lái)自個(gè)別觀眾，而是出自一張基于智能探索引擎的興趣云圖?；?60旗下快視頻對(duì)用戶的大數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)郭德綱離廣場(chǎng)舞、經(jīng)典老歌等很近，“電視機(jī)前受眾跟廣場(chǎng)舞受眾一樣，電影市場(chǎng)都是年輕市場(chǎng)”，360助理總裁謝軍樣解釋到，這大概就是郭德綱電影票房慘淡的原因。

這個(gè)關(guān)于郭德綱相聲與電影的受眾分析，實(shí)際上源于快視頻的一場(chǎng)發(fā)布會(huì)。在11月14日的“超短超有料 質(zhì)在一分鐘”發(fā)布會(huì)上，360助理總裁謝軍樣介紹了快視頻最新發(fā)布的智能探索引擎之“興趣云圖”功能。形成如同銀河系一樣的美麗云圖，旨在分析千萬(wàn)級(jí)用戶的興趣標(biāo)簽，梳理出這些標(biāo)簽中千絲萬(wàn)縷的關(guān)系，從而對(duì)人群進(jìn)行非常細(xì)致的區(qū)分和定位。

通過(guò)這個(gè)“興趣云圖”，我們可發(fā)現(xiàn)寶寶巴士，小豬佩奇，海綿寶寶等距離很近，而游戲和動(dòng)漫之間，也是緊密聯(lián)系的。 “向關(guān)注王者榮耀的年輕人群，推薦二次元?jiǎng)勇?nèi)容，也會(huì)受到歡迎。”謝軍樣表示，“通過(guò)興趣云圖可以幫助優(yōu)質(zhì)視頻內(nèi)容，精準(zhǔn)推薦對(duì)其感興趣的人群，獲得更高的曝光。”謝軍樣表示。

對(duì)于不同場(chǎng)景、不同時(shí)間的用戶，興趣可能會(huì)發(fā)生變化或者疲勞。智能探索引擎的“皮筋”模型，可以很好的解決這些問(wèn)題。

“傳統(tǒng)推薦引擎更像橡皮泥，可塑性很強(qiáng)，但按下去之后很難回彈。好比一個(gè)喜歡吃火鍋的人，推薦引擎只會(huì)推薦他吃火鍋、關(guān)東煮、麻辣燙，到最后不是索然無(wú)味就是消化不良。”謝軍樣生動(dòng)地比喻。

快視頻獨(dú)創(chuàng)的新一代QVD智能探索引擎，則采用了靈活度超強(qiáng)的皮筋模型。謝軍樣介紹到，“皮筋非常有彈性，當(dāng)用戶喜歡一個(gè)內(nèi)容，皮筋會(huì)拉長(zhǎng)，他再喜歡同類(lèi)型內(nèi)容，可以再拉長(zhǎng)。如果用戶不喜歡了怎么辦？他一松手，皮筋就迅速回彈，進(jìn)入一種自由探索模式，這就是推薦引擎和探索引擎反應(yīng)機(jī)制靈敏度的巨大差別。在之前火鍋的例子中，探索引擎會(huì)隨著他點(diǎn)單火鍋頻率的下降，推薦大閘蟹、烤全羊、鰻魚(yú)飯等風(fēng)格迥異的美食，自由探索用戶興奮點(diǎn)，徜徉在無(wú)邊界的偏好挖掘中。

凱斯·桑斯坦在《信息烏托邦》一書(shū)中提出了“信息繭房”的概念，因?yàn)槿藗儗?duì)于信息的訴求都是跟著興趣走的。目前主流的人工智能算法，均是基于人們的興趣數(shù)據(jù)，在內(nèi)容推薦上傾向于迎合用戶口味，這會(huì)導(dǎo)致用戶被推薦的信道越來(lái)越狹窄。一旦身處這樣的“信息繭房”，就再難接受異質(zhì)化的信息和不同的觀點(diǎn)，甚至在不同群體、代際間豎起阻礙溝通的高墻。

“我們的技術(shù)創(chuàng)新針對(duì)信息繭房問(wèn)題，我們希望用戶不要被信息壁壘籠罩，隨時(shí)看到新東西，驚奇的東西?！敝x軍樣說(shuō)。借助智能探索引擎，快視頻能夠在與用戶的每一次交互中，不斷感知用戶情緒，將用戶興趣驅(qū)動(dòng)與自由探索模式融合，從而破除信息繭房。

作為國(guó)內(nèi)首個(gè)基于智能探索引擎打造的聚合類(lèi)超短視頻分發(fā)平臺(tái)，快視頻的推薦內(nèi)容將更加人性化、個(gè)性化、彈性化，從而實(shí)現(xiàn)真正意義上的“懂你說(shuō)的，還懂你沒(méi)說(shuō)的”。

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