1、解决视频盒子在大屏推荐视频的个性化,理解用户观影偏好,实现千人千面的推荐,提高用户粘性和转化收益。
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1、解决视频盒子在大屏推荐视频的个性化,理解用户观影偏好,实现千人千面的推荐,提高用户粘性和转化收益。
1、数据处理-图数据库相关数据处理
2、特征工程-对多源特征进行处理,特征编码
3、召回-多路召回通路模型
4、精排-多个深度学习精排模型
5、重排-重排算法及策略
负责整个推荐系统的搭建,包括多源数据接入,构建特征工程,多路召回通路融合,粗排精排模型,以及重排策略和算法的部署实施。
技术栈:shelll、python、kafka、milvus、redis



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