AI生成视频排名实战指南：从零搭建高效推荐系统

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随着 AI 生成视频内容的爆炸式增长，短视频平台面临着前所未有的排名挑战。传统的 CTR（点击率）模型在处理 AI 生成内容时表现出明显的不足：

内容理解深度不足 ：AI 生成视频往往具有独特的风格和特征，传统模型难以准确捕捉其语义信息。
冷启动效率低下 ：新上传的 AI 生成视频缺乏用户行为数据，导致推荐系统难以快速评估其质量。
多模态特征融合困难 ：视频内容包含文本、图像、音频等多种模态信息，传统模型难以有效整合这些特征。

协同过滤 ：基于用户 - 物品交互矩阵，适合用户行为数据丰富的场景，但冷启动问题严重。
双塔模型 ：分别建模用户和物品特征，适合大规模推荐系统，但对多模态特征融合支持有限。
多任务学习 ：同时优化多个目标（如点击率、观看时长等），适合复杂业务场景，但模型复杂度较高。

CLIP 文本 - 图像对齐 ：使用预训练的 CLIP 模型提取视频帧和标题的联合嵌入表示。
3D-CNN 时序特征 ：通过 3D 卷积网络捕捉视频的时空特征，适用于动态内容分析。

我们使用 TensorFlow 实现了一个融合用户行为序列的 MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts）多目标排序模型。以下是关键代码片段：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input, Concatenate
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入层
video_features = Input(shape=(1024,), name='video_features')
user_features = Input(shape=(512,), name='user_features')
behavior_sequence = Input(shape=(10, 256), name='behavior_sequence')

# 定义专家网络
expert1 = Dense(256, activation='relu')(video_features)
expert2 = Dense(256, activation='relu')(user_features)
expert3 = Dense(256, activation='relu')(behavior_sequence)

# 定义门控网络
gate1 = Dense(3, activation='softmax')(Concatenate()([video_features, user_features]))
gate2 = Dense(3, activation='softmax')(Concatenate()([video_features, user_features]))

# 多目标输出
ctr_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='ctr')(...)
watch_time_output = Dense(1, activation='linear', name='watch_time')(...)

model = Model(inputs=[video_features, user_features, behavior_sequence],
    outputs=[ctr_output, watch_time_output]
)

模型量化 ：将浮点模型转换为 8 位整数，减少模型大小和推理时间。
特征预计算 ：将静态特征提前计算并缓存，减少实时推理时的计算开销。

使用 KL 散度检测特征分布变化，设置阈值触发模型重新训练：

from scipy.stats import entropy

def kl_divergence(p, q):
    return entropy(p, q)

# 计算当前批次与参考分布的 KL 散度
kl = kl_divergence(current_dist, reference_dist)
if kl > threshold:
    trigger_retraining()