快手内容冷启动推荐模型实践

在短视频平台竞争日益激烈的今天，如何让新发布的内容快速获得关注，成为各大平台亟需解决的问题。作为中国领先的短视频社交平台，快手在内容冷启动推荐方面进行了深入探索，不仅提高了新内容的曝光率，还促进了平台生态的健康发展。

快手每天有海量的创作者生产视频内容，新视频数量达到千万级。如何让这些“嗷嗷待哺”的新内容获得足够的流量，成为快手面临的重要挑战。快手内容增长推荐算法专家丘志杰指出：“短期来看，平台首先要让更多的新视频能够获得流量，也就是能够发得出去。同时也要让发出去的流量有比较好的效率。”

为了解决这一问题，快手采取了独特的策略。与抖音等平台倾向于将流量集中于头部内容不同，快手更注重普惠原则，致力于让每个普通创作者都有机会被看见。这种策略体现在快手的算法设计中，例如快手会限制头部视频的流量占比不超过30%，并加快内容适用期限，不断给新内容创造机会。

在具体实践中，快手采用了多种创新方法来提升内容冷启动效率。其中，基于图熵自增强的异构图网络和基于I2U（Item to User）的星河模型尤为值得关注。异构图网络通过引入用户节点、作者节点和item节点，增强了冷启动内容的触达率。而星河模型则从item的视角出发，通过训练I2U检索服务，为每个视频动态检索兴趣人群，从而实现更精准的推荐。

此外，快手还尝试将大型语言模型（LLM）应用于推荐系统中。通过LEARN（Llm-driven knowlEdge Adaptive RecommeNdation）框架，快手利用LLM生成的商品内容嵌入，改进了推荐性能。这种方法不仅提高了推荐的准确性和多样性，还为解决冷启动问题提供了新的思路。

快手的这些策略和实践不仅解决了内容冷启动问题，更重要的是塑造了独特的平台生态。快手CEO宿华曾表示：“我们非常在乎所有人的感受，特别是那些被忽视的大多数。”这种价值观体现在快手的算法设计中，使得平台成为一个更加包容、平等的内容创作和分享社区。

正如一位快手用户所说：“在快手，每个人都有机会被看见。”这种普惠的推荐策略不仅激励了更多普通用户参与内容创作，也促进了用户之间的互动和连接。数据显示，2019年有2.5亿用户在快手发布作品，日均上传作品超过1000万，形成了一个庞大的视频资源库。

然而，快手的这种策略也面临着挑战。如何在保证普惠性的同时，提高推荐的精准度和质量，仍然是快手需要持续探索的问题。未来，快手可能会进一步优化其推荐算法，平衡普惠性和个性化需求，为用户提供更好的体验。

总的来说，快手在内容冷启动推荐方面的实践，不仅解决了技术难题，更体现了其独特的平台价值观。通过不断创新和优化算法，快手正在构建一个更加开放、包容的短视频生态系统，让每一个普通人都有机会被看见、被关注。