用户画像构建
通过多维度数据采集建立立体用户模型：
- 基础属性：年龄、地域、终端设备
- 行为特征：观看时段、快进/回看频次
- 兴趣标签：内容类型偏好、搜索关键词
内容推荐算法
采用混合推荐模型提升匹配精度：
- 协同过滤算法发现相似群体偏好
- 深度学习处理非结构化内容特征
- 实时反馈机制优化推荐权重
交互行为分析
基于用户操作数据优化界面布局：
| 区域 | 点击率 |
|---|---|
| 推荐位 | 62% |
| 搜索栏 | 28% |
场景化服务适配
根据使用场景动态调整内容策略：
- 家庭场景：多用户兴趣融合
- 移动场景：流量优化与离线缓存
- 时段场景：早间新闻/夜间影视
动态需求预测
构建时间序列预测模型：
- 分析节假日观看模式变化
- 追踪热点事件关联内容需求
- 预加载潜在需求内容
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