作为一个拥有千万级曲库和亿级月活的流媒体音乐平台，QQ音乐的用户每天在平台上产出海量的播放行为。如何有效利用这些流量，快速支持平台重点内容，比如新歌的精准宣发，是一个非常艰巨的任务。若单纯依赖已有的推荐系统，会面临新内容的冷启动、投放量级不可控等难题；若依赖人工运营，则人力成本高且无法保障一以贯之的用户体验。

因此，本项目以内容宣发为核心，通过创新技术和数据驱动的模式打造一体化的精准投放系统，赋能平台宣发，扶持内容生态，助力潜力歌曲挖掘等。具体的，在以下两方面分别实现：

1. 大数据+AI音频科技打破原投放模型的天花板，先进的多模态学习技术攻克新歌冷启动分发的业界难题，为新歌找到最合适的宣发渠道；
2. 以客观数据为依归，完善了实时评估与退出机制等模型，使投放歌曲在相应点位的播放量与完播率得到双重提升，保障了用户体验与平台宣发目标的双重收益。

演讲提纲：

1. 问题背景
2. 系统演变历史
3. 算法模型和实验
4. 系统功能和优化
5. 业务落地效果
6. 未来改进方向

你将获得：了解最前沿的歌曲冷启动投放系统和相关创新算法