爱奇艺搜索排序算法实践：从技术到应用的深度解析（内附福利）

一、爱奇艺搜索排序算法的技术架构与演进

爱奇艺搜索排序算法的核心目标是实现”千人千面”的精准推荐，其技术架构经历了从单目标排序到多目标融合的演进。早期算法主要基于内容相似度（TF-IDF、BM25）和用户行为统计（点击率、播放完成率），但随着业务规模扩大，单纯依赖历史行为数据导致推荐同质化严重。2018年起，团队引入深度学习模型，构建了”特征工程+模型训练+实时反馈”的三层架构。

1.1 特征工程体系
特征工程是排序算法的基础，爱奇艺构建了四大类特征：

• 用户画像特征：包括年龄、性别、地域、设备类型等静态属性，以及近期观看偏好、搜索历史等动态行为。例如，通过用户过去7天的搜索关键词生成”兴趣标签”，如”悬疑剧爱好者””动漫二次元”等。
• 内容特征：涵盖视频的元数据（标题、标签、分类）、质量指标（清晰度、码率）、热度指标（播放量、弹幕数）等。例如，对长视频提取”剧情高潮点”作为特征，提升用户点击意愿。
• 上下文特征：包括搜索时间、地理位置、设备场景（移动端/TV端）等。例如，晚间2000用户更倾向观看综艺，算法会优先推荐娱乐类内容。
• 实时交互特征：通过埋点收集用户实时行为，如搜索后点击的第一个结果、播放进度、快进行为等。例如，用户快速跳过前3分钟的内容会被标记为”低质量信号”。

1.2 模型训练与优化
爱奇艺采用”多目标学习+强化学习”的混合模型架构：

• 多目标学习：通过共享底层特征提取层，同时优化点击率（CTR）、播放完成率（Playthrough Rate）、互动率（弹幕/评论）等多个目标。例如，使用MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts）模型处理不同目标的冲突。
• 强化学习：引入Q-Learning框架，将排序问题建模为马尔可夫决策过程（MDP）。状态（State）定义为当前搜索词和用户画像，动作（Action）为候选结果的排序顺序，奖励（Reward）根据用户后续行为（如播放时长、分享）动态调整。

代码示例：MMoE模型核心逻辑

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, MultiHeadAttention, Layer
class ExpertLayer(Layer):
    def __init__(self, num_experts, expert_dim):
        super(ExpertLayer, self).__init__()
        self.experts = [Dense(expert_dim) for _ in range(num_experts)]
    def call(self, inputs):
        return tf.stack([expert(inputs) for expert in self.experts], axis=1)
class MMoE(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_experts, expert_dim, num_tasks):
        super(MMoE, self).__init__()
        self.expert_layer = ExpertLayer(num_experts, expert_dim)
        self.gate_layers = [Dense(num_experts, activation='softmax') for _ in range(num_tasks)]
        self.task_towers = [Dense(1) for _ in range(num_tasks)]
    def call(self, inputs):
        experts_output = self.expert_layer(inputs)  # [batch, num_experts, expert_dim]
        task_outputs = []
        for i, gate in enumerate(self.gate_layers):
            gate_weights = gate(inputs)  # [batch, num_experts]
            weighted_sum = tf.einsum('be,bed->bd', gate_weights, experts_output)
            task_output = self.task_towers[i](weighted_sum)
            task_outputs.append(task_output)
        return task_outputs

二、核心算法模块的深度解析

2.1 多目标排序的平衡艺术

爱奇艺搜索结果需同时满足”相关性””多样性””时效性”三大目标。例如，用户搜索”庆余年”时，算法需在以下场景中动态调整：

• 相关性优先：若用户近期频繁搜索”张若昀”，则优先推荐其主演的《庆余年2》相关花絮。
• 多样性控制：避免连续推荐同类型内容，通过”主题聚类”算法将结果分为”正片””花絮””解说”等类别，每个类别占比不超过40%。
• 时效性增强：对新闻类搜索（如”爱奇艺尖叫之夜”），采用”时间衰减因子”降低过期内容的权重。

2.2 实时反馈机制的构建
爱奇艺通过”离线训练+在线学习”（Online Learning）实现实时优化：

• 离线训练：每日凌晨基于前日数据重新训练模型，更新特征权重。
• 在线学习：通过Flink流处理框架实时捕获用户行为，每10分钟更新一次模型参数。例如，若某部剧的播放完成率突然上升，算法会在30分钟内提升其排序权重。

2.3 AB测试与效果评估
爱奇艺采用”分层实验”框架进行AB测试：

• 流量分层：将用户按设备类型、地域等维度分层，确保每组用户特征分布一致。
• 指标监控：核心指标包括CTR、平均播放时长、7日留存率等。例如，某次实验中，新算法使综艺类搜索的CTR提升12%，但平均播放时长下降5%，最终判定为负向优化。

三、实践中的挑战与解决方案

3.1 冷启动问题

对于新上线内容或新用户，爱奇艺采用以下策略：

• 内容冷启动：通过”种子用户挖掘”找到与目标内容匹配的高活跃用户，快速积累初始行为数据。
• 用户冷启动：基于设备ID、IP地址等隐式特征推断用户兴趣，例如通过安装的APP列表判断用户是否为游戏爱好者。

3.2 偏见与公平性

算法需避免对特定内容或用户群体的偏见：

• 内容去偏：通过”多样性约束”确保不同类型内容的曝光比例，例如要求古装剧占比不超过30%。
• 用户去偏：对敏感属性（如地域、设备）进行差分隐私处理，防止模型过度依赖这些特征。

四、开发者福利：独家技术资料包

为回馈读者，本文附赠爱奇艺搜索排序算法团队整理的《大规模推荐系统实践指南》，包含以下内容：

1. 特征工程手册：详细列出爱奇艺使用的200+特征及其计算逻辑。
2. 模型调优案例集：收录10个典型AB测试案例，涵盖多目标优化、实时反馈等场景。
3. 开源工具包：提供基于TensorFlow的MMoE模型实现代码及训练脚本。

获取方式：关注”爱奇艺技术公众号”，回复”搜索排序”即可下载完整资料包。

五、总结与展望

爱奇艺搜索排序算法的实践表明，精准推荐需兼顾技术深度与业务理解。未来，团队将重点探索以下方向：

• 多模态排序：结合视频封面、语音识别等非文本特征提升相关性。
• 因果推理：通过反事实推断区分用户真实兴趣与偶然行为。
• 隐私计算：在联邦学习框架下实现跨设备用户画像融合。

对于开发者而言，爱奇艺的实践提供了两点启示：一是特征工程的质量直接影响模型上限，二是实时反馈机制是打破”数据滞后”的关键。建议从小规模实验开始，逐步构建完整的AB测试体系。