原標題：紅豆Live推薦算法中召回和排序的應用和策略
有人曾說“語音直播產品紅豆 Live 的突然出現，讓沉寂了一段時間的語音知識付費市場又重新燃起了生機”，讓語音直播這個小眾市場重新吸引了大眾的注意力，讓聲音愛好者找到知音和志同道合之友。但紅豆 Live 也用了 AI 這個事實，你知道嗎？用到了哪些 AI 技術？推薦算法如何幫助它在眾多語音直播產品中脫穎而出？對有意采用 AI 技術的公司有何啟示？InfoQ 將在這篇文章中揭開這些問題的答案。
InfoQ 編輯對微博機器學習計算和服務平臺負責人胡南煒進行了采訪，詢問了關于微博旗下的語音直播平臺——紅豆 Live 應用 AI 技術的詳細情況，以及他對 AI 的深入了解和趨勢預測。
據該產品官網數據顯示，2017 年 1 月，紅豆 Live 面向大眾全面開放，KOL 入駐量達 5000+，主播總數量 4 萬人，開啟了一個全民語音直播的時代。而這款產品的成功，按照該公司的說法，是“AI 發揮的作用不可忽略”。那么，紅豆 Live 中究竟采用了哪些 AI 技術？這家公司在 AI 技術方面是否有著深遠的布局呢？
從技術層面講，紅豆 Live 在 AI 領域使用了語音識別、推薦排序等深度學習技術；其中在推薦排序中紅豆 Live 經歷了三次算法迭代，從協同過濾到基于內容的推薦，最后到基于音頻譜圖隱藏特征的深度學習預測模型的演進。“每次的算法迭代都是為了解決用戶發現更多優質主播以及提高語音直播內容傳播的目標�！焙蠠樥f道。
眾所周知，企業采用 AI 技術需要高昂的成本，在采用這些技術后究竟能產生多大的效果，這是人們非常關心的問題。胡南煒表示，紅豆 Live 的推薦模型目標是發現更多主播、用戶留存、平均收聽時長 3 項。在應用深度學習預測模型后，從數據表現上，該平臺的主播發現率較人工運營時提高了 135%，用戶留存率提升 20%，平均收聽時長增長 80%。這款產品在應用 AI 后三個重要指標均有較大上漲，因此可以說，深度學習模型對于其業務是有著明顯影響的。
語音直播相對來說受眾數量較小，那這類產品靠什么來吸引用戶呢？胡南煒認為，雖然語音直播受眾數量較小，但確實有效解決了一部分垂直用戶的痛點需求。在他看來，直播主要可以滿足用戶兩個方面的需求：娛樂需求和價值需求。顧名思義，娛樂需求是指人們對于娛樂的追求以獲得精神滿足，直播等視聽感受結合的形式可以滿足大眾的娛樂需求；而滿足價值需求，是指直播能給用戶帶來專業的知識、實用的技能、思路的啟發等具有實際意義的東西，解決現實問題。在這方面，他認為語音直播更具優勢。另外，音頻直播可以更好的將用戶的注意力聚焦在內容本身上并降低直播成本，AI 可以幫助忠粉和垂直用戶更便利、更有針對性的獲取到自己所喜歡的語音內容，從而解決內容獲取的痛點。
推薦系統的技術支持詳情
推薦系統的成功離不開背后的技術支持，而部署 AI 更需要強大的技術來做支撐。
紅豆 live 推薦系統中使用 CNN+LSTM 用在標簽服務里面，把直播間中一些隱藏特征自動化的提取、關聯、抽象出來，準備率比起傳統機器學習算法大大提高。在 Wide & Deep 排序中，使用寬深度學習網絡結合 LR，不僅僅使特征工程的工作量工程量大為降低，而且排序模型的記憶能力和泛化能力比單獨使用 LR 提高不少�！睆闹形覀兛梢钥吹�，推薦系統的算法支持使得紅豆 Live 的業務能力顯著提高。
然而，沒有任何算法是完美無缺的�！凹t豆 Live 推薦系統主要的缺陷是，推薦系統中的冷啟動問題。對于新用戶，我們無法獲取他們的行為日志和 query 日志。“而針對這個問題，他們有彌補的方法，”因為紅豆 live 用戶和微博用戶重合度為 90%，可以利用該用戶的微博興趣標簽，解決用戶的冷啟動問題�！焙蠠樥f道。
關鍵技術召回和排序的作用和策略
紅豆 Live 推薦系統中的兩個關鍵技術分別是召回和排序，其中在召回層用到的策略，是基于 item 的協同過濾，基于用戶 query 的 CTR 進行召回，和基于用長短期興趣的進行召回。而在排序層，則使用 Wide & Deep 網絡，主要基于召回層的 item 進行融合、排序，最終選出 top N 個 item 推薦用戶。
召回層的作用在于根據用戶的不同興趣，從海量 item 中選出數百個用戶感興趣的 item。而排序層的作用則是基于用戶的一些特征，對召回層的 item 再次進行打分排序，更精準地選出用戶感興趣的 item。
此外，胡南煒還為我們揭示了紅豆 Live 推薦算法的具體工作流程：
第一，對用戶的行為日志進行利用 JStorm 實時收集，并定時更新基于 item 的協同過濾內容。
第二，對直播間內容進行利用 JStorm 實時收集，實時為直播間打上分類標簽、topic、主題詞等標簽，并定時更新用戶畫像內容。
最后，當用戶進行刷新時，利用召回策略進行召回，再根據排序策略選擇 top N 呈現給用戶。
AI 識別“少兒不宜”內容準確率提高
“三俗”內容識別一直是正規內容平臺嚴格把關的方面，AI 能夠在這一方面發揮更大的作用。紅豆 Live 由于采用了可以提取更豐富特征的新算法，對\