专题演讲嘉宾:李一凡

腾讯数据科学应用团队负责人

2017年毕业于巴黎索邦大学,获计算机博士学位,研究方向是大规模图结构数据的高性能计算。2017-2018年于阿里巴巴安全部任高级算法工程师,从事大规模图计算的底层算法研究。2018.09至今于腾讯音乐娱乐集团任数据科学家岗位,带领数据科学应用团队,从事内容理解(数据侧)、流量分配机制、商业化、用户增长等业务方向的数据分析和挖掘工作。

by 李一凡

腾讯
数据科学应用团队负责人

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

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