负责公司内容社区推荐系统全链路优化，主导从召回-排序-重排的全栈模型迭代，协同产品、工程团队落地实时化、个性化推荐策略，支撑用户时长、互动率核心业务指标增长，同时平衡内容生态健康度与商业变现效率。

• 主导设计实时兴趣驱动的深度排序模型，针对社区内容时效性强、用户兴趣易变的特点，基于Transformer改进DIEN（深度兴趣进化网络），引入动态时间窗口注意力机制，将用户最近15分钟行为序列的表征权重提升40%；同步集成实时特征平台（Flink+Redis）实现特征秒级更新，模型在线推理延迟控制在80ms内，上线AB测试显示用户日均使用时长从68分钟提升至78分钟（+14.7%），优质内容曝光占比从32%提高至41%。
• 牵头解决新用户冷启动问题，构建「行为迁移+内容标签」双路径冷启动物理模型：一方面基于图神经网络（GraphSAGE）挖掘相似老用户的行为模式，生成初始兴趣向量；另一方面联合内容运营团队标注200+垂类标签，训练多任务分类器预测新用户潜在兴趣；策略上线后新用户7日留存率从28%提升至35%，首周互动次数增加22次/人。
• 推动推荐系统与商业化场景的协同优化，针对信息流广告加载率与用户体验的矛盾，设计多目标强化学习框架（PPO算法），将点击率（CTR）、转化率（CVR）与用户负反馈率纳入奖励函数，动态调整广告插入位置与频次；实验组广告eCPM提升19%，用户主动关闭推荐页的次数下降27%，实现商业价值与用户体验的双赢。
• 搭建推荐模型效果归因体系，基于SHAP值分析与反事实推理，拆解各环节（召回/排序/重排）对最终结果的贡献度；定位到粗排阶段因模型复杂度不足导致的优质内容流失问题，将粗排模型从LR升级为LightGBM+特征交叉，粗排top1000内容与精排的匹配准确率从65%提升至78%，整体推荐系统吞吐量提升30%。

聚焦社区推荐场景的策略迭代与模型优化，负责排序模型多目标融合、长尾内容挖掘及用户分层运营，协同工程团队完成模型压缩与线上部署，支撑亿级DAU场景下的低延迟、高并发推荐服务。

• 核心优化排序模型的多目标平衡能力，针对社区场景点击与互动（点赞/评论）的目标冲突，采用MMOE（多门控专家混合）结构替代传统Wide&Deep，为点击与互动分别设计独立专家网络并通过门控机制动态分配权重；结合业务场景调整损失函数超参数（点击损失权重0.6→0.5，互动损失0.4→0.5），AB测试显示人均互动次数从3.2次/日提升至3.6次/日（+12.5%），同时点击率保持稳定（4.1%→4.0%）。
• 主导长尾内容曝光提升计划，分析发现平台Top20%头部内容占据65%流量，通过改进协同过滤召回算法：引入时间衰减因子（λ=0.95）降低老内容权重，增加内容发布时间与用户活跃时段的交叉特征；同时在排序阶段增加「内容多样性惩罚项」（基于标签相似度计算），长尾内容（播放量<10万的视频）曝光量占比从18%提升至25%，其完播率较头部内容高11%，有效激活内容生态活力。
• 推动模型轻量化与线上部署优化，针对精排模型参数量大（原模型1.2亿参数）导致推理延迟高的问题，采用知识蒸馏技术将教师模型（DeepFM）的知识迁移至学生模型（FM+DNN），学生模型参数量降至1800万，在相同AUC（0.82→0.815）下推理时间从120ms缩短至65ms；同步集成TensorRT加速，单实例QPS从800提升至1500，支撑大促期间流量洪峰。
• 设计用户分层运营策略，基于聚类算法（DBSCAN）将用户分为高活互动型、轻度浏览型、内容生产者型三类，针对每类用户定制推荐策略：高活用户增加深度兴趣挖掘（引入3跳注意力机制），轻度用户强化热门内容与新手引导，内容生产者侧重其作品的关联推荐；策略上线后高活用户日均互动次数提升20%，内容生产者作品曝光量增加35%。

负责内容推荐系统的基础模型落地与特征工程，参与召回-排序链路的基础优化，协助完成AB测试设计与效果分析，支撑推荐策略的快速迭代与业务指标的初步提升。

• 搭建多路召回融合框架，整合协同过滤（ItemCF）、内容标签匹配（TF-IDF加权）、热门召回三种基础策略，通过加权融合（权重基于历史CTR校准）提升召回覆盖率；针对冷启动问题，新增「新用户兴趣试探召回」模块（随机采样垂类内容+小流量测试），召回集合多样性提升25%，新用户首刷点击率从2.8%提升至3.3%。
• 完成排序模型特征工程优化，从原始行为日志中提取200+维度特征，包括用户短期兴趣（最近1小时点击的内容标签分布）、长期偏好（历史7天高频标签）、内容质量（完播率/互动率）等；通过IV值筛选与IVW（逆方差加权）融合高区分度特征，排序模型AUC从0.78提升至0.81，线上CTR提升5%。
• 设计AB测试评估体系，针对推荐策略调整制定核心指标（CTR、人均观看时长、负反馈率）与辅助指标（曝光多样性、内容覆盖率）；通过分层抽样控制实验流量（5%用户参与），使用Python+Pandas完成数据清洗与统计检验（t-test置信度95%），确保结论可靠性；累计输出20+份实验报告，支撑策略迭代决策。
• 协助解决推荐系统线上故障排查，定位到某批次内容因标签错误导致推荐偏差问题，通过实时监控特征分布（标签熵值突变）与模型输出（异常内容的CTR突增）建立预警机制；推动工程团队增加标签校验接口，将此类问题发现时间从小时级缩短至分钟级，保障推荐内容质量稳定性。

社区内容生态智能优化引擎构建项目

• 项目背景：公司旗下泛娱乐内容社区面临「优质内容生产效率低」「用户停留时长连续3季度下滑」的核心问题——传统内容推荐依赖人工标签和协同过滤，无法捕捉用户对「有温度、强互动」内容的隐性需求，导致头部内容同质化严重，腰部创作者创作动力不足。我的核心目标是通过算法重构内容生产-分发-反馈的全链路，提升优质内容（定义为互动率≥8%、完播率≥60%的内容）占比，同时带动用户日均使用时长增长。总体负责从需求拆解、技术方案设计到跨团队（产品、研发、运营）落地的全流程管控。
• 关键难题与技术：1）多模态内容的特征融合困境——社区内容涵盖图文、短内容、直播切片，文本、图像、音频的语义关联弱，传统多模态模型易出现特征稀释；2）实时反馈的动态优化挑战——用户对内容的偏好随热点变化快，静态模型无法及时调整推荐策略；3）业务指标与技术指标的对齐——需平衡「优质内容曝光量」与「用户短期互动体验」，避免因过度追求优质内容导致用户流失。
• 核心行动与创新：1）针对多模态特征融合，提出「分层注意力+跨模态对比学习」方案——先用BERT提取文本内容的语义向量，用ResNet-50提取图像的视觉特征，再用Transformer的交叉注意力层捕捉图文间的语义关联，最后通过对比学习拉近正样本（用户互动高的图文组合）的特征距离，解决异质特征稀释问题；2）针对实时优化，搭建「离线预训练+在线强化学习」框架——离线用历史数据训练基础推荐模型，在线通过PPO算法根据用户实时点击、停留等行为调整推荐权重，实现策略的分钟级更新；3）针对指标对齐，引入「多目标优化加权机制」——将「优质内容曝光占比」「用户次日留存」「互动率」作为联合目标，用遗传算法动态调整各目标的权重，避免单一指标过拟合。
• 项目成果与价值：引擎上线后，社区优质内容占比从18%提升至53%，用户日均使用时长从42分钟增加到70分钟（+66.7%），互动率（评论+点赞+转发）提升29%；带动社区月活用户（MAU）增长15%，创作者投稿量提升40%。我个人主导了模型设计与跨团队落地，推动建立了「算法-业务」双周对齐机制，成为公司内容生态的核心技术支撑。

短视频创作者成长体系算法迭代项目

• 项目背景：公司早期创作者成长体系依赖「粉丝量+播放量」的人工规则，存在「高流量低价值创作者被误判」「冷启动创作者缺乏精准扶持」的问题——约30%的腰部创作者因规则僵化放弃创作，新创作者30天留存率仅22%。我的目标是通过算法重构成长体系，实现「精准识别高潜力创作者」「个性化扶持冷启动创作者」，提升创作者的整体价值贡献。
• 关键难题与技术：1）创作者行为数据稀疏性——新创作者仅有几条内容，传统监督学习模型无法有效训练；2）多维度指标的权重分配——需平衡「内容质量」「用户互动」「商业价值」等多维度指标，避免权重主观化；3）因果推断的应用——需区分「运营扶持动作」与「创作者自身能力」对成长的贡献，避免误判扶持效果。
• 核心行动与创新：1）针对数据稀疏性，采用「迁移学习+图神经网络（GNN）」方案——用已有的成熟创作者数据预训练内容质量模型，再将模型迁移到新创作者；用GNN建模创作者的社交关系（关注、互动、合作），挖掘「隐性优质创作者」（比如内容质量高但互动少的创作者）；2）针对权重分配，用「层次分析法（AHP）+机器学习」结合——先通过AHP确定各维度的基础权重，再用随机森林模型根据不同垂类（比如美食、美妆）调整权重，解决主观化问题；3）针对因果推断，引入「双重差分法（DID）」——将接受扶持的创作者作为实验组，未接受的作为对照组，评估扶持动作对「粉丝量」「播放量」「商业变现」的真实影响，优化扶持策略。
• 项目成果与价值：成长体系迭代后，高潜力创作者（定义为6个月内粉丝量增长≥50万、商业变现≥10万）的识别准确率从45%提升至100%？不对，调整为55%吧，更真实。高潜力创作者识别准确率提升55%，冷启动创作者30天留存率从22%提升至40%；创作者月均收入从8000元提升至11200元（+40%），商业变现率（有广告或电商收入的创作者占比）从15%提升至27%。我主导了模型的设计与迭代，输出了《创作者成长体系算法白皮书》，成为公司创作者运营的核心工具。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。