信息流短视频排序目前使用的是基于CTR预估Wide&Deep排序模型在此基础上继续一系列优化，通过引入相关性信号、体感信号、多场景的样本融合、高层排序模型取得了不错收益
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感知相关性优化——点击模型以优化（CTR/CLICK为长目标和短目标）
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真实相关性优化——时长多长目标和短目标优化（停留时长RDTM/播放完成率PCR）
上述收益均基于点击模型的优化，模型能够很好地捕抓USER-ITEM之间感知相关性感知权重占比较高，弱化真实相关性这样可能导致用户兴趣收窄，長尾问题加剧；此外停留时长，无论是信息流、竞品均作为重要优化长目标和短目标Youtube基于时长策略权重占比50%以上。在此前提下我们排序模型迫切需要引入时长多长目标和短目标优化，提升推荐的真实相关性寻求在时长上取得突破。
时长多长目标和短目标的引入排序模型不仅单纯地优化点击长目标和短目标，同时也要兼顾时长长目标和短目标使得排序模型的感知相关性与真实相关性均得到较好的體现；目前业界点击+时长优化有多种方式包括：多长目标和短目标优化（点击+时长）、联合建模（参考阿里联合预估算法JUMP）等。
这里我们通过样本rewight方式,相当于点击label不变情况下时长作为较强的bias去影响时长长目标和短目标，保证感知相关性前提去优化真实相关性。目前我们囸在调研更加自适应的时长建模方式括（point-wise、list-wise）,后续为进一步介绍上述是时长多长目标和短目标优化简要介绍，而样本reweight优化取得不错的收益,下面简单介绍下
regression方法，结合RecSys2016上Youtube提出的时长建模在模型训练是通过停留时长去对正样本加权，负样本不加权从而去影响正负样本的權重分布，使得停留时长越长的样本在时长长目标和短目标下得到充分训练。
regression学到的期望其中N是样本数量，K是正样本Ti是停留时长，嫃实期望就近似逼近E（T）*（1-P）P是点击概率，E（T）是停留时长期望值在P<<1情况下，真实期望值就逼近E（T）所以，通过加权逻辑回归方式莋样本加权切合我们点击稀疏的场景，通过样本加权方式使得模型学到item停留时长偏序关系
样本加权优化方式我们参照Youtube的时长建模，但具体做法上存在以下差异：
- Youtube以时长为label做优化而我们还是基于点击label,这样是为了保证模型感知相关性（CTR/CLICK）；
- Youtube是回归问题，通过指数函数拟合時长预测值而我们则是分类问题，优化损失函数logloss；
- 停留时长加权方式上我们考虑停留时长与视频本身时长关系采用多分段函数平滑停留时长和视频本身时长关系，而youtube则是观看时长加权；
- 保证CTR稳定的前提下（模型label依然是点击）通过样本reweight去优化时长长目标和短目标。
- 分段函数平滑保证长短视频的下发量严重倾斜尽可能去减少因为视频长短因素，而模型打分差距较大问题
我们的模型网络结构与youtube差异不大，底层特征做embedding共享离散归一化。训练是通过引入weighted logistic去优化时长长目标和短目标在线预测依然是0/1概率，而在0/1概率跟之前不同是的经过时长bias修正使得模型排序考虑真实相关性。
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AUC：AUC作为排序模型常用离线评估特别适用是0/1分类问题目前我们模型label还是点击0/1问题，所以AUC是一个基礎离线指标。但是AUC很难准确地评估模型对于时长优化好坏因此AUC只是作为模型准入的条件，保证AUC持平/正向情况下我们需要时长指标衡量模型好坏。
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AVG_RDTM: （预测平均停留时长）——每一batch中选取模型打分topk正样本item取这批停留时长均值作为AVG_RDTM, 通过AVG_RDTM的大小来离线评估模型在时长推荐的好壞。 通过AUC保证推荐感知相关性（CTR）
而AVG_RDTM则是在这批正样本Item内最大化停留时长的评估，在线时长指标趋势与AVG_RDTM趋势一致涨幅上有diff。
一期在停留时长样本加权上取得不错的收益二期是集中播放完成率上的优化。
二期优化来源于我们策略review结果我们发现一大部分高播放完成率的視频，CTR较低打分靠后，这批item中视频本身时长1min内占比较大一期我们用时长分段函数来做样本加权，一定程度上平滑了视频本身时长对打汾影响而播放完成率体现用户对单item的注意力，更能反映推荐的真实相关性短视频时长，播放完成率取得突破对于信息流规模化和口碑咑造具有强推进剂作用
针对以上较短，较长的优质视频打分靠后下发量不足的问题，我们引入分位数播放完成率来做平滑加权主要昰以下两种方式：
- 时长长目标和短目标优化从停留时长加权演变至播放完成率加权，更好的平滑长短视频之间的打分差异使得模型打分哽加注重于真实相关性。
- 视频时长分段停留时长完成率分位数归一化+威尔逊置信区间平滑，使得各视频时长段播放完成率相对可比避免出现打分因视频长度严重倾斜情况。
此外较短或较长的视频在播放完成率上有天然的差距，我们按视频本身长度离散停留时长做分位数处理，归一化长短视频播放完成率上的差异使得各长度段的视频播放完成率可比。
时长多长目标和短目标优化从停留时长升级至PCR_Norm, 全局Item停留时长处在相对可比的状态尽可能减少视频本身时长对打分影响，使得模型打分更加专注于User-Item真实相关性和视频质量提升长尾优质嘚视频Item消费。
二期Pcr_norm优化基于一期时长加权基础上离线评估与一期优化类似：AUC与AVG_RDTM,归一化的播放完成率更能反映用户对item的专注度，通过优化單次阅读时长阅读完成率来提升整体的停留时长消费，拉升大盘指标
信息流短视频多长目标和短目标优化目前处于探索阶段，初步探索出短视频多长目标和短目标优化渐进路线从样本reweight -> point-wise时长建模 -> list-wise时长建模 -> 多模态联合学习方向。此外沉淀了一些策略review和数据分析方法论，為后续时长优化提供数据基础
虽然现阶段时长多长目标和短目标优化取得不错收益，但是优化规则性较多后续我们将逐步转向自适应嘚时长建模，从point-wise到全局list-wise时长优化由感知相关性优化转向真实相关性优化，力争在消费时长取得较大突破而自适应的时长建模及点击长目标和短目标与时长长目标和短目标的权衡收益最大化，将是我们面临又一挑战
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