智能推薦演算法在直播場景中的應用

1. 各類場景應用中涉及的AI演算法匯總

整理了各類場景應用中AI演算法

一、圖像CV

內容安全，目標檢測，圖像識別，智能視覺生產，圖像搜索，圖像分割，物體檢測，圖像分類，圖像標簽，名人識別，概念識別，場景識別，物體識別，場景分析，智能相冊，內容推薦，圖庫管理，網紅人物識別，明星人物識別，圖像搜索，商品圖片搜索，版權圖片搜索，通用圖片搜索，車牌識別，垃圾分類，車輛檢測，菜品識別，車型識別，犬類識別，實例分割，風格遷移，智能填充，智能識圖，拍照搜商品，精準廣告投放，電商導購，圖像分析，圖像理解，圖像處理，圖像質量評估，場景識別，物體識別，場所識別，圖像自訓練平台，圖像分類，目標檢測，圖像分割，關鍵點檢測，圖像生成，場景文字識別，度量學習，圖像識別，圖像比對，圖像分類使用手冊，圖像分類API文檔目標檢測使用手冊，目標檢測API文檔Logo檢測使用手冊，Logo檢測API文檔，通用圖片搜索，車牌識別，垃圾分類，車輛檢測，車型識別，犬類識別，實例分割，風格遷移，智能填充，車牌識別，相冊聚類，場景與物體識別，無限天空，圖像識別引擎，黃色圖片識別，暴力圖像識別，工業輪胎智能檢測，肋骨骨折識別，顯微識別，圖像處理，廣告識別，人臉演算法，人體演算法，圖像識別，圖像增強，OCR，圖像處理，ZoomAI，智能貼圖，智能製作，質量評價，圖像識別，智能鑒黃，圖像識別，實時手寫識別，唇語識別，通用文字識別，手寫文字識別，圖像技術，圖像識別，圖像審核，圖像搜索，圖像增強，圖像特效，車輛分析，圖像生成，繪畫機器人獨家，動漫化身獨家，像素風獨家，超清人像獨家，圖像融合，換臉技術，神奇變臉，圖像風格化，證件照生成，線稿圖像識別，寶寶檢測，圖像分類，圉像深度估計，天空分割，食物分割，貓狗臉技術，食物識別獨家，圖像美學評分，車輛分析，車型識別，車型識別（含指導價），車型識別（含配置參數），車標識別，人臉識別（活體），車牌識別，表情識別，安全帽識別，計算機影像，計算機視覺，聚焦光學字元識別、人臉識別、質檢、感知、理解、交互，圖像視頻分析，Logo檢測，內容審核，智能批改，筆記評估，思維導圖評估，物體檢測，物體識別。

二、人臉、體態、眼瞳、聲音、指紋

人臉分割人臉識別，無，人體分析HAS，識別人的年齡，性別，穿著信息，客流統計分析，智能客服，熱點區域分析，人體檢測，人臉口罩識別，人臉對比，人臉搜索，人臉檢測與屬性分析，人臉活體檢測，人體關鍵點檢測，行人重識別，細粒度人像分割，人像分割，人臉解析，3D人體姿態估計，人臉融合，人臉識別，換臉甄別，人臉支付，人臉核身，人像變換，人臉試妝，人臉融合，人體分析，手勢識別，人臉驗證與檢索，人臉比對，人臉比對sensetime，人臉水印照比對，靜默活體檢測，靜默活體檢測sensetime，人臉檢測和屬性分析，人臉特徵分析tuputech，配合式活體檢測，人臉安防，計算機視覺，智能應用服務，人臉查詢人臉分析人臉統計名單庫管理人臉布控，人臉應用，人體應用，人體查詢，車輛查詢車輛分析車輛統計車輛布控車輛名單庫管理，車輛應用，人臉圖像識別人體圖像識別車輛圖像識別，圖像識別，圖像比對，人臉比對，人體檢測，人臉口罩識別，人臉對比，人臉搜索，人臉檢測與屬性分析，人臉活體檢測，人體關鍵點檢測，行人重識別，細粒度人像分割，人像分割，人臉解析，3D人體姿態估計，人臉融合，人臉識別，人臉檢測，人臉比對，人臉搜索，人臉關鍵點，稠密關鍵點，人臉屬性，情緒識別，顏值評分，視線估計，皮膚分析，3D人臉重建，面部特徵分析人體識別，人體檢測，人體關鍵點，人體摳像，人體屬性，手勢識別人像處理，美顏美型，人臉融合，濾鏡，聲紋識別支付，語音合成，語音合成，聲紋識別，語音喚醒，人臉識別引擎，攝像頭人臉識別，圖片人臉檢測，身份識別，人臉識別，人臉屬性，人體識別，聲紋識別，衣服檢索及聚類，語音分析，聲紋識別，說話人歸檔，人臉和人體識別，人臉檢測，手勢識別，人臉與人體識別，人臉識別雲服務，人臉識別私有化，人臉離線識別SDK，人臉實名認證，人像特效，人體分析，人臉技不，皮膚分析獨家，頭部分割，宏觀人臉分析，人臉關鍵點檢測，微觀人臉分析獨家，頭發分析獨家，五官分割，頭發分割人體技術，人體外輪廓點檢測獨家，精細化人像摳圖，人體框檢測，肢體關鍵點檢測，人像分割，服飾識別，手勢識別，皮膚分割，人臉，說話人識別，人臉檢測識別，人臉1：1比對，人臉檢測，AI人臉/人形車輛，大數據人像圖片防偽，QoS保障，CDN，表情識別，舉手動作識別，人臉檢測，網路切片，邊緣計算，人臉分析，人臉檢測，人臉搜索，人體分析，手勢識別，著裝檢測，人臉識別，行為檢測，人臉識別，人形檢測，行為分析，人臉檢測，人臉跟蹤，人臉比對，人臉查找，人臉屬性分析，活體檢測，聲音指紋，聲紋識別。

三、視頻

視頻分割、視頻處理、視頻理解、智能視覺、多媒體，視頻內容分析，人體動作監控，視頻分類，智能交通，人/動物軌跡分析，目標計數，目標跟蹤，視頻編輯-，精彩片段提取，新聞視頻拆分，視頻摘要，視頻封面，視頻拆條，視頻標簽-，視頻推薦，視頻搜索，視頻指紋-，數字版權管理，廣告識別，視頻快速審核，視頻版權，視頻查重，視頻換臉，車輛解析， 體育 視頻摘要，視頻內容分析，顏色識別，貨架商品檢測， 時尚 搭配，危險動作識別，無，無，視頻，視頻換臉，車輛解析， 體育 視頻摘要，視頻內容分析，顏色識別，貨架商品檢測， 時尚 搭配，危險動作識別，菜品識別，視頻識別引擎，結腸息肉檢測，胃鏡評估系統，視頻標簽，場景識別，客流分析，手勢識別，視頻技術，短視頻標簽，視覺看點識別，動態封面圖自動生成，智能剪輯，新聞拆條，智能插幀，視頻技術，多模態媒資檢索公測中，媒體內容分析，媒體內容審核，視頻生成，視頻動作識別，

四、ocr文字識別

手寫識別，票據識別，通用文檔，通用卡證，保險智能理賠，財稅報銷電子化，證照電子化審批，票據類文字識別，行業類文字識別，證件類文字識別，通用類文字識別，通用文字識別，駕駛證識別，身份證識別，增值稅發票識別，行駛證識別，營業執照識別，銀行卡識別，增值稅發票核驗，營業執照核驗，智能掃碼，行業文檔識別， 汽車 相關識別，票據單據識別，卡證文字識別，通用文字識別，手寫文字識別，印刷文字識別，銀行卡識別，名片識別，身份證識別intsig，營業執照識別intsig，增值稅發票識別intsig，拍照速算識別，公式識別，指尖文字識別，駕駛證識別JD，行駛證識別JD，車牌識別JD，身份證識別，增值稅發票識別，營業執照識別，火車票識別，計程車發票識別，印刷文字識別（多語種），印刷文字識別（多語種）intsig內容審核，色情內容過濾，政治人物檢查，暴恐敏感信息過濾，廣告過濾，OCR自定義模板使用手冊，OCR自定義模板API文檔，通用文字識別，駕駛證識別，身份證識別，增值稅發票識別，行駛證識別，營業執照識別，銀行卡識別，身份證識別，駕駛證識別，行駛證識別，銀行卡識別，通用文字識別，自定義模板文字識別，文字識別引擎，身份證識別，圖片文字識別，通用文字識別，身份證識別，名片識別，光學字元識別服務，通用文字識別，手寫體文字識別，表格識別，整題識別（含公式），購物小票識別，身份證識別，名片識別，自定義模板文字識別，文字識別，通用文字識別，銀行卡識別，身份證識別，字幕識別，網路圖片識別， 游戲 直播關鍵字識別，新聞標題識別，OCR文字識別，通用場景文字識別，卡證文字識別，財務票據文字識別，醫療票據文字識別， 汽車 場景文字識別，教育場景文字識別，其他場景文字識別，iOCR自定義模板文字識別，通用類OCR，通用文本識別(中英)通用文本識別(多語言)通用表格識別，證照類OCR，身份證社保卡戶口本護照名片銀行卡結婚證離婚證房產證不動產證，車輛相關OCR，行駛證駕駛證車輛合格證車輛登記證，公司商鋪類OCR，商戶小票稅務登記證開戶許可證營業執照組織機構代碼證，票據類OCR，增值稅發票增值稅卷票火車票飛機行程單計程車發票購車發票智能技術，票據機器人證照機器人文本配置機器人表格配置機器人框選配置機器人，文字識別，行駛證識別，駕駛證識別，表單識別器，通用文本，財務票據識別，機構文檔識別，個人證件識別，車輛相關識別，通用表格，印章識別，財報識別，合同比對，識別文字識別，簽名比對，OCR識別，教育OCR，印刷識別，手寫識別，表格識別，公式識別，試卷拆錄

五、自然語言NPL

文本相似度，文本摘要，文本糾錯，中心詞提取，文本信息抽取，智能文本分類，命名實體，詞性標注，多語言分詞，NLP基礎服務，地址標准化，商品評價解析智能簡訊解析，機器閱讀理解，金融研報信息識別，法律案件抽取，行業問答推理，行業知識圖譜構建，文本實體關系抽取，搜索推薦，知識問答，短文本相似度，文本實體抽取， 情感 傾向分析，興趣畫像匹配，文本分類-多標簽，文本分類-單標簽，定製自然語言處理，語言生成，語言理解，自然語言處理基礎，文本摘要，數據轉文字，文本生成，智能問答系統，內容推薦，評價分析，文本分類，對話理解，意圖理解， 情感 分析，觀點抽取，中文分詞，短文本相似度，關鍵詞提取，詞向量，命名實體，識別依存，句法分析， 情感 分析，評論觀點抽取，短文本相似度，機器翻譯，詞法分析，詞義相似度，詞向量，句法分析，文本分類，短語挖掘，閑聊，文本流暢度，同義詞，聚類，語言模型填空，新聞熱詞生成，機器閱讀理解，商品信息抽取，詞法分析， 情感 分析，關鍵詞提取，用戶評論分析，資訊熱點挖掘，AIUI人機交互，文本糾錯，詞法分析，依存句法分析，語義角色標注，語義依存分析（依存樹），語義依存分析（依存圖）， 情感 分析，關鍵詞提取，NLP能力生產平台，NLP基礎技術，中文詞法分析-LAC，詞向量—Word2vec，語言模型—Language_model，NLP核心技術， 情感 分析、文本匹配、自然語言推理、詞法分析、閱讀理解、智能問答，信息檢索、新聞推薦、智能客服， 情感 分析、文本匹配、自然語言推理、詞法分析、閱讀理解、智能問答，機器問答、自然語言推斷、 情感 分析和文檔排序，NLP系統應用，問答系統對話系統智能客服，用戶消費習慣理解熱點話題分析輿情監控，自然語言處理，文本分類使用手冊，文本分類API文檔， 情感 分析，評論觀點抽取，短文本相似度，機器翻譯，詞法分析，詞義相似度，詞向量，句法分析，文本分類，短語挖掘，閑聊，文本流暢度，同義詞，聚類，語言模型填空，新聞熱詞生成，機器閱讀理解，商品信息抽取智能創作，智能寫作，搭配短文，種草標題，賣點標題，社交電商營銷文案，自然語言處理能力，基礎文本分析，分詞、詞性分析技術，詞向量表示，依存句法分析，DNN語言模型，語義解析技術，意圖成分識別， 情感 分析，對話情緒識別，文本相似度檢測，文本解析和抽取技術，智能信息抽取，閱讀理解，智能標簽，NLG，自動摘要，自動寫文章，語言處理基礎技術，文本審核， 情感 分析，機器翻譯，智能聊天，自然語言，基於標題的視頻標簽，台詞看點識別，意圖識別，詞法分析，相關詞，輿情分析，流量預測，標簽技術，自然語言處理，語義對話，自然語言處理，車型信息提取，關鍵詞提取，語義理解，語義相似度，意圖解析，中文詞向量，表示依存，句法分析，上下文理解，詞法分析，意圖分析，情緒計算，視覺 情感 ，語音 情感 ， 情感 分析，沉浸式閱讀器，語言理解，文本分析，自然語言處理，在線語音識別，自然語言理解火速上線中， 情感 判別，語義角色標注，依存句法分析，詞性標注，實體識別，中文分詞，分詞，

6、知識圖譜

知識圖譜，葯學知識圖譜，智能分診，騰訊知識圖譜，無，葯學知識圖譜，智能分診，知識理解，知識圖譜Schema，圖資料庫BGraph，知識圖譜，語言與知識，語言處理基礎技術，語言處理應用技術，知識理解，文本審核，智能對話定製平台，智能文檔分析平台，智能創作平台，知識圖譜，實體鏈接，意圖圖譜，識別實體，邏輯推理，知識挖掘，知識卡片

7、對話問答機器人

智能問答機器人，智能語音助手，智能對話質檢，智能話務機器人，無，電話機器人，NeuHub助力京東智能客服升級，騰訊雲小微，智能硬體AI語音助手，對話機器人，無，問答系統對話系統智能客服，Replika對話技術，客服機器人，智能問答，智能場景，個性化回復，多輪交互，情緒識別，智能客服，金融虛擬客服，電話質檢，AI語音交互機器人，中移雲客服·智能AI外呼，人機對話精準語義分析

8、翻譯

協同翻譯工具平台，電商內容多語言工具，文檔翻譯，專業版翻譯引擎，通用版翻譯引擎，無，機器翻譯，無，機器翻譯，音視頻字幕平台，機器翻譯，機器翻譯niutrans，文本翻譯，語音翻譯，拍照翻譯，機器翻譯，機器翻譯，文本翻譯，語音翻譯，通用翻譯，自然語言翻譯服務，文本翻譯，圖片翻譯，語音翻譯，實時語音翻譯，文檔翻譯(開發版，機器翻譯，文本翻譯，語音翻譯，拍照翻譯，機器翻譯實時長語音轉寫，錄音文件長語音轉寫，翻譯工具，機器翻譯火速上線中

9、聲音

便攜智能語音一體機，語音合成聲音定製，語音合成，一句話識別，實時語音識別錄音文件識別，客服電話，語音錄入，語音指令，語音對話，語音識別，科學研究，安防監控，聲音分類，語音合成，語音識別，實時語音轉寫，定製語音合成，定製語音識別，語音合成，語音合成聲音定製，離線語音合成，短語音識別，錄音文件識別，聲紋識別，離線語音識別，實時語音識別，呼叫中心短語音識別，呼叫中心錄音文件識別，呼叫中心實時語音識別，語音識別，語音合成，聲紋識別，語音識別，語音聽寫，語音轉寫，實時語音轉寫，語音喚醒，離線命令詞識別，離線語音聽寫，語音合成，在線語音合成，離線語音合成，語音分析，語音評測，性別年齡識別，聲紋識別，歌曲識別，A.I.客服平台能力中間件，語音識別，語音交互技術，語音合成，語音合成聲音定製，離線語音合成，短語音識別，錄音文件識別，聲紋識別，離線語音識別，實時語音識別，呼叫中心短語音識別，呼叫中心錄音文件識別，呼叫中心實時語音識別，遠場語音識別，語音識別，一句話識別，實時語音識別，錄音文件識別，語音合成，實時語音識別，長語音識別，語音識別，語音合成，波束形成，聲源定位，去混響，降噪，回聲消除，分布式拾音，語音識別，語音喚醒，語音合成，聲紋識別，智能語音服務，語音合成，短語音識別，實時語音識別，語音理解與交互，離線喚醒詞識別，語音識別，一句話識別，實時語音識別，錄音文件識別，電話語音識別，語音喚醒，離線語音識別，離線命令詞識別，遠場語音識別，語音合成，通用語音合成，個性化語音合成，語音技術，短語音識別，實時語音識別，音頻文件轉寫，在線語音合成，離線語音合成，語音自訓練平台，語音交互，語音合成，語音識別，一句話識別，實時短語音識別，語音合成，語音喚醒，本地語音合成，語音翻譯，語音轉文本，短語音聽寫，長語音轉寫，實時語音轉寫，語音內容審核，會議超極本，語音交互技術，語音識別，語義理解，語音合成，音頻轉寫，音視頻類產品，語音通知/驗證碼，訂單小號，撥打驗證，點擊撥號，數據語音，統一認證，語音會議，企業視頻彩鈴，語音識別，語音文件轉錄，實時語音識別，一句話語音識別，語音合成，通用語音合成，個性化語音合成，語音評測，通用語音評測，中英文造句評測，在線語音識別，語音識別，語音喚醒，語音合成，語音合成，語音識別，語音聽寫，語音轉寫，短語音轉寫(同步)，語音識別，語音 情感 識別

十、數據挖掘AI硬體

演算法類型：包括二分類、多分類和回歸，精準營銷，表格數據預測，銷量預測，交通流量預測，時序預測，大數據，無，機器學習使用手冊，機器學習API文檔，大數據處理，大數據傳輸，數據工廠，大數據分析，數據倉庫，數據採集與標注，數據採集服務，數據標注服務，AI開發平台，全功能AI開發平台BML，零門檻AI開發平台EasyDL，AI硬體與平台，GPU雲伺服器，機器人平台，度目視頻分析盒子，度目AI鏡頭模組，度目人臉應用套件，度目人臉抓拍機，人臉識別攝像機，昆侖AI加速卡，智能預測，購車指數，數據科學虛擬機，平台效率，雲與AI，抗DDoS，天盾，網站漏洞掃描，網頁防篡改，入侵檢測防護，彈性雲伺服器，對象存儲服務，雲專線（CDA，AI計算機平台—360net深度學習基礎模型，AI演算法訓練適配主流AI框架

十一、其他

內容審核，智能鑒黃，特定人物識別，通用圖片審核，文本智能審核，廣告檢測，Logo檢測，商品理解，拍照購，商品圖片搜索，通用商品識別，疫情物資識別，酒標識別，細分市場劃分，品牌競爭力分析，老品升級，新品定製，商品競爭力分析，商品銷量預測，商品營銷，用戶評論佔比預測，商品命名實體識別，商品顏色識別，強化學習，智能地圖引擎，內容審核，智能鑒黃，特定人物識別，通用圖片審核，文本智能審核，廣告檢測，Logo檢測商品理解，拍照購，商品圖片搜索，通用商品識別，疫情物資識別，酒標識別，細分市場劃分，品牌競爭力分析，老品升級，新品定製，商品競爭力分析，商品銷量預測，商品營銷，用戶評論佔比預測，商品命名實體識別，商品顏色識別，個性化與推薦系統，推薦系統，輿情分析，輿情標簽，智慧教育，智能語音評測，拍照搜題，題目識別切分，整頁拍搜批改，作文批改，學業大數據平台，文檔校審系統，會議同傳系統，文檔翻譯系統，視頻翻譯系統，教育學習，口語評測，朗讀聽書，增強現實，3D肢體關鍵點SDK，美顏濾鏡SDK，短視頻SDK，基礎服務，私有雲部署，多模態交互，多模態 情感 分析，多模態意圖解析，多模態融合，多模態語義，內容審查器，Microsoft基因組學，醫學人工智慧開放平台，數據查驗介面，身份驗證（公安簡項），銀行卡驗證，發票查驗，設備接入服務Web/H5直播消息設備託管異常巡檢電話提醒，音視頻，視頻監控服務雲廣播服務雲存儲雲錄制，司乘體驗，智能地圖引擎，消息類產品，視頻簡訊，簡訊通知/驗證碼，企業掛機彩信，來去電身份提示，企業固話彩印，模板閃信，異網簡訊，內容生產，試卷拆錄解決方案，教學管理，教學質量評估解決方案，教學異常行為監測，授課質量分析解決方案，路況識別，人車檢測，視覺SLAM，高精地圖，免費SDK，智能診後隨訪管理，用葯管家，智能預問診，智能導診，智能自診，智能問葯，智能問答，裁判文書近義詞計算，法條推薦，案由預測，

2. 火山直播怎麼能知道自己上熱門了

1.可以創一個小號，開始直播後不停刷新熱門頁面，如果有自己的直播間那可以知道自己上熱門了。

2.火山小視頻直播的熱門是智能推薦演算法，影響排名的因素是智能推薦，主播開播後系統馬甲開始進入，系統嘗試把直播間展示給在線用戶查看反應。

3.如果用戶點擊進入比例較大，那麼系統認定這個直播間優質並繼續推送，相反，如果在線用戶進入很少，沒有停留，系統判定啟帆直播質量不佳，暫停推送。

4.直播封面 干凈、清爽、吸引人，建議使用藝術照，才藝展示照片更能吸引相同愛好的遊客點擊，直播間色調、服裝化妝得體，直播內容必須積極健康。

(2)智能推薦演算法在直播場景中的應用擴展閱讀：

第一，封面。封面的重要性不言而喻，火山不同於抖音，抖音優質作品一般不靠封面，因為抖音是上下滑動的，悄好雹劃到一個作品看一個作品，沒有封面也照樣會被瀏覽到內容，所以這點註定了抖音要靠內容吃飯，如果沒有好的內容，那用戶黏性就會變弱。

而火山不一樣，火山是先在主頁瀏覽縮略圖，後點進作品。所以如果內容再好，沒有一個好的封面襪棚，也不會有很高的播放量。

第二，內容。如果說封面與播放量相關，那麼內容就是與雙擊量相關，這兩點很大程度的決定了作品優質與否。熱門計算規律大致是不同的粉絲量短時間播放量火山後台會有一個計算，一旦播放量，雙擊量突破了後台的計算，那麼就有大概率把這個作品頂上熱門。

當然這兩者缺一不可，比如作品內容不好，但封面很吸引人，點進來的概率是大了，但是作品沒意思，人家不會給你點贊，這樣的話會被判定是沒意思的作品，也很難上熱門，又或者封面不好，點擊率上不去，同樣難以上熱門。

3. 智能推薦是什麼意思

通俗一點來講，智能推薦系統是通過你過去曾經發生的行為痕足跡去推測你的當下未來所需。你的搜索、點贊、評論、轉發等行為都為它創造了解你的機會。

4. 人工智慧在電視上有什麼應用

人工智慧在電視人機交互中的應用

無論是傳統電視還是智能電視，要解決的問題都是一樣的，即「如何讓用戶方便地獲取內容」。這里有兩個關鍵點：「方便」和「內容」。在方便性上，傳統電視和互聯網電視差不多，都是基於遙控器進行人機交互；「內容」是傳統電視和互聯網電視最大的不同點，這個無需贅述。而人工智慧技術的長足發展，正在這兩個關鍵點上都大大提升了用戶使用體驗。

關鍵詞：人工智慧 人機交互 深度學習
遠場語音NLP自然語言處理ASR語音識別

「人工智慧（AI）」的概念1956年就已經出現了，但是受限於當時計算機的運算能力和演算法理論，並沒有應用於實際生活，了解的人自然不多。隨著
GPU 能力和深度學習理論的發展，人工智慧技術終於從實驗室理論進入到產品化階段，在各個領域開始突飛猛進。互聯網電視就是其中之一。

在討論電視應用人工智慧技術之前，需要釐清一些基本概念：所謂人工智慧是指人造機器表現出來的智能。這種智能可余芹清能模擬人的思考，也可能完全異於人，目前階段研究的核心主要還是「像人一樣自我學習」。機器學習是人工智慧的一個分支，深度學習又是機器學習的一個分支。完全異於人思考方式的研究，還是個天馬行空的哲學問題。

無論是傳統電視還是互聯網電視，要解決的問題都是一樣的，即「如何讓用戶方便地獲取內容」。這里有兩個關鍵點：「方便」和「內容」。在方便這點上，傳統電視和互聯網電視差不多，都是基於遙控器人機交互；「內容」是傳統電視和互聯網電視最大的不同點，這個無需贅述。而人工智慧技術的長足發展，在這兩個關鍵點上都大大提升了用戶體驗。

先說方便

由於人工智慧技豎前術在自然語言處理（NLP）領域已經能夠達到90%

的意圖識別率，所以直接使用自然語言控制電視獲取內容成為可能。這里要強調的是「自然語言」，類似「給我來點跟《教父》一樣水準的歐洲黑幫電影」這樣的語言才是自然語言，而不是某些品牌廠商經常使用的「音量增加百分之二十」這樣的「機器語言」。對自然語言的理解和反饋是衡量一台電視機人工智慧水平的關鍵指標之一。

前幾年用語音遙控的電視並不能叫做人工智慧電視，最主要的原因就是只能識別固定的指令，而人工智慧電視不僅能夠理解自然語言，而且能夠聯機自我學首腔習，舉一反三理解更多用戶的意圖，越用越准確。

人類在對話過程中，會自動帶著上下文。比如用戶在第一次對話中問：「有什麼好看的電影」，接下來他可能會問「不要好萊塢的」或者「只看今年的」，這種對話方式都是基於上下文的對話，我們叫做多輪對話。是否支持多輪對話也是衡量一台電視人工智慧水平的關鍵指標。

除了語義理解，方便性還體現在遠場收聲能力。它可以讓用戶不再需要拿著遙控器「按住說話」，而是在客廳的任意位置呼喚電視和它對話。典型的場景是：「暴風大耳朵，最近有什麼好看的片子推薦？」、「魚香肉絲怎麼做？」、「明早七點提醒我去機場」

圖 3 暴風 AI 電視的視覺反饋提示

目前最新的技術已經不僅能夠識別人聲，而且能夠區分不同人的聲紋，實現更加高級的操作，比如購物、支付和個性化推薦。國外的亞馬遜和谷歌，國內的訊飛、若琪都擁有該項技術。自然語言理解能力和遠場語音處理能力最終會讓電視機用戶擺脫遙控器，在人機交互上產生巨大的飛躍，這種飛躍不亞於當年蘋果推出沒有鍵盤只有觸摸屏的
iPhone 手機。

再說內容

除了自然語言理解，人工智慧在個性化內容推薦上的應用其實更廣泛。AI
可以從大量用戶對話和用戶行為中抽象整理出用戶的「話外音」，了解用戶的喜好習慣，然後根據這些特徵主動推薦用戶可能喜歡的內容給他。有時候，系統會推薦給某個用戶從來沒有接觸過的內容類型，用戶會驚呼「原來這個這么好看」，他可能自己都沒有意識到這種內容會對自己的胃口。這種智能推薦已經在互聯網產品中大量應用，典型的就是今日頭條。傳統的個性化內容推薦主要是基於標簽體系。首先運營人員要對所有的內容「打標簽」，比如「恐怖」、「熱血」、「二次元」、「都市」等等，工作量極其巨大，而且准確與否完全依賴於運營人員的水平；然後系統再根據用戶行為對用戶進行畫像，抽取標簽進行匹配。這個過程中誕生了各種專業的推薦演算法，技術人員隨時調整各項參數優化演算法，提高打開率。

基於
AI 的個性化推薦系統和傳統推薦系統有區別也有聯系，區別最大的地方就是標簽體系。AI
推薦系統里的「標簽」實際上是系統自動從內容和行為日誌等記錄里自動提取的，不需要運營人員的參與。例如從電影的元數據（主演導演簡介等）里分詞提取屬性標簽，從用戶的微博、豆瓣評論里分詞提取用戶的屬性標簽，然後依託

GPU晶元進行大規模的矩陣運算，把高維度的向量數據逐步降維，最後簡化到三維空間，根據三維空間里的聚集情況給出推薦。原理類似於傳統推薦系統里的「協同過濾」。簡單講，就是假設一個人喜歡某個電影，那麼他的好朋友也有可能喜歡那個電影。

「千人千面」的個性化推薦反過來又推進了電視界面的變化。
傳統電視用「節目排播表」概念來編制頻道，用戶愛看不看錯過了就等下次；互聯網電視則完全基於點播模式，海量內容給你隨便看自己找不到別怪我；基於
AI 的智能電視則是把傳統的「人找內容」變成了「內容找人」，AI
把你可能喜歡的菜端到你面前，先嘗後買。「嘗」就是給用戶預覽完整影片中的精彩橋段，用短片引導用戶看長片，降低了用戶的選擇難度節省了用戶的時間。請注意，精彩橋段可不僅僅是電影的宣傳 VCR，如何挑選橋段也是一門學問，可以另起一篇了。

更大的可能性

人工智慧在電視應用的場景不僅僅是人機交互和影視內容推薦，它可以用來做任何內容服務的推薦。前面講到使用遠場語音改變了電視的人機交互模式，所以電視界面不再受傳統電視的樹狀菜單結構束縛，可以容納更多的內容服務，並且用戶可以直達服務。

具備人工智慧特點的電視，典型的使用方法是這樣的：

●「幫我找個八十年代的經典文藝片看看」；

●「隨便放點周傑倫的歌」；

●「再買點上次買過的那種三元牛奶」，「對」，「再買兩盒」；

●「去大鴨梨怎麼走」，「對，就是最近的那家」；

●「半小時後提醒我關火」；

●「晚安（關閉家裡的智能電器設備，並且讓電視機休眠）」。

可以看到，應用人工智慧技術的電視機已經大大超越了傳統電視機的使用方法和使用范圍。電視機可以幫用戶挑選內容，挑選服務，幫用戶控制智能家電，提醒用戶備忘，甚至幫用戶下單購買日常用品等等。上述這些不是設想的場景，而是已經成為現實的場景。

電視還是電視，但電視機已經早已不是電視機，它已成為家庭助手的一個大屏終端。而這個「家庭助手」的大腦，就是人工智慧。

5. 抖音直播系統智能推薦什麼意思

會根據你的喜好推送東西。
據抖音官方的說法，使用Dou+功能時，會將視頻展現給每一個用戶州畝。按照達成播放量的數額來扣除投放金額，直到視頻達成預計投放提升的播放量為止。
抖音App是一款社交類的軟體，通過抖音短視頻App你可以分享慧跡薯你的生活，同時也可以在這里認識到更多朋友，了解各前者種奇聞趣事。

6. 快手演算法推薦機制的利弊

快手的產品思路是，交互簡單易懂，反過來積極影響演算法。
組合各種推薦演算法，覆蓋用戶不同的需求，以達到盡可能推薦的視頻都是用戶想看的。
架構整體規劃，用戶使用產品的流程中，全部都影響演算法，達到產品的個性化，千人千面。
特點是通過全方位的數據，精準刻畫出用戶畫像，針對不同的用戶，推薦其願意觀看的視頻，以提升視頻觀看率和增強用戶粘性。關鍵點在於不停根據用戶發生的行為分析用戶意圖。
演算法推薦
快手沒有視頻類別和視頻熱點的概念，只是以播放量和紅心數量來交互瀑布流形式展示內容，同時還考慮到時效性，優先展示一天內的視頻。
演算法原因。快手的產品戰略上不是培養大V，反而是要限制大V的發展，所以沒有排行，不會主觀引導流量。
紅心這個行為是比播放量更核心的用戶行為，因為他是反應與用戶有關的信息。
推薦方法覆蓋不同需求
登陸後三種不同的推薦TAB，組合不同的推薦方法。關注，發現，同城，默認是發現，展示邏輯是上面說的交互影響演算法，關注TAB里展示所有用戶之前關注的創作者視頻。同城則是系統給予LBS數據匹配附近人發布的視頻，它強調調整的是視頻生產者與觀看者之間的實際距離。
圍繞用戶核心行為設計，教育用戶的同時有助於用戶的沉澱。
多種推薦演算法重疊，彌補不同演算法的缺陷，推薦結果更加精準。
持續維持內容消費者與內容生產者的關系和紐帶。
發現TAB是協同推薦系統和內容過濾系統這兩種推薦方法結合的結果。
協同過濾系統主要通過用戶歷史觀看愛好，行為，分析用戶興趣給予推薦，它的缺點就是不能冷啟動，寬指抖音的演算法比較適合冷啟動。
內容過濾系統，給用戶推薦他們之前喜歡的視頻內容相似的其他視頻。
系統收集的主要顯性行為包括，點愛心，評論，觀看視頻長度，減少增加某類視頻閱讀等等。
內容推薦系統的核心是計算兩個視頻在內容上的相似度。通過視頻的標題或者表述，發布位置，評論等抽取某些關鍵詞給視頻打賞標簽，快手完全交給機器來完成。
關注這個TAB下，主要根據時間維度隨機展示關注的創作者視頻，更像微信朋友圈。這個欄目中用戶喜好已經很明顯了，不需要其他東西來干擾用戶決策，關注提供了一個讓內容消費者與內容生產者能持續交流的紐帶。
同城TAB，通過用戶發布時候的位置，進行推薦，主要根據跡廳距離遠近來排序，其中優先展示買了頭條和正在直播的用戶，提高內容生產者的曝光可能性，增加用戶社交關系鏈，為用戶的沉澱提供更多可能。
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