移动场景下用户时间不断碎片化，能够在有限的时间内抓住用户的兴趣，黏住用户，已经成为各个产品的主要竞争力之一。

视频内容的个性化推荐，其目标不仅仅满足用户体验上的需求，还需要能够让更多的小众原创的内容得以分发，让内容的生产者得到更多的曝光和关注，这样才能够让生产者更加积极提供更多高质量的内容，让整个平台的生态变得健康。针对多个维度的需求，流量中控的解决方案，可以让算法和运营编辑商务的诉求更加高效地结合。

除了在已有的内容中探索用户的兴趣，给用户展示新颖、高质量、多样化的内容，我们还需要根据用户的兴趣去定制化生产更多适合用户兴趣的内容。比如以长视频内容的智能裁剪、周边挖掘、个性化推荐语封面图的生成等。

演讲提纲：

一、视频内容推荐

1. 经典的内容推荐

2. 推荐的高效多场景复用-推荐平台的架构分享

3. 实时化演进

4. 深度学习的线上应用（DeepFM、W&D、双塔等模型效果及资源比较）

5. 多目标问题的解决（重点分享MMoE思路）

6. 流量中控解决运营诉求

二、视频分发形式优化

1. 个性化海报图生产及上线效果

2. 个性化推荐语生成

3. 主题聚合推荐

4. 个性化助力用户增长-冷启动问题的优化

演讲亮点：

1. 流量分发效率和运营诉求结合的解决方案，主要涉及实时计算实时调控
2. 智能分发与智能内容生产的协调，主要用到深度学习相关技术