今天下午参加了一个视频类的推荐系统技术分享，此处仅整理我觉的有用的地方，和我的一些想法。
1.怎样做过滤？
很多时候我们需要用到过滤。例如对于一个用户的检索/推荐来说，召回结果里首先不能含有他以前点击(观看)过的，也不能出现垃圾信息（广告、色情），同时对用户曾经拉黑、不喜欢的账号或内容也要做过滤。
问题一：过滤信息的可追踪性？
考虑这样一个场景：有一个很相关的视频没有被推荐给用户，经过查询发现被过滤了，现在我们想知道是在以上（看过、垃圾、用户拉黑）哪一步被过滤的？
（我们还没做）答案是：他们的手段是，针对不同的过滤信息做编码。例如现在有3个过滤手段：看过、垃圾、用户拉黑。我们分别为其编码：
1 看过2 垃圾4 用户拉黑
现在有5个视频，其初始默认均为
$$[0, 0, 0, 0, 0]$$经过步骤1：$$[1, 0, 0, 1, 0]$$说明视频1和4被看过。接下来经过步骤2$$[2, 2, 0, 0, 0]$$同理经过步骤3$$[4, 4, 0, 0, 0]$$最后我们把这些进行累加，得到：$$[7, 6, 0, 1, 0]$$过滤非0的即可。实际追查起来，我们很容易根据"7"知道视频1过滤的原因是同时被看过、垃圾、用户拉黑，其他同理。问题二：过滤信息的存储？
考虑要将每个用户近3个月看过的所有视频均存起来，非常耗存储量。我们可以考虑使用布隆过滤器。
（考虑将这个后续用在“过滤hr已查看人才”的存储）一个bloom filter是一个有m bits的bit array，每一个bit位都初始化为0。然后使用k个hash函数，每个都以uniform random distribution将元素hash到m个不同位置中的一个（此处存在一个问题：当k很大时，怎么保证这k个hash函数的映射位置不重叠？）。有提到:
当k很大时，设计k个独立的hash function是不现实并且困难的。对于一个输出范围很大的hash function（例如MD5产生的128 bits数），如果不同bit位的相关性很小，则可把此输出分割为k份。或者可将k个不同的初始值（例如0,1,2, … ,k-1）结合元素，feed给一个hash function从而产生k个不同的数。
add元素：使用这k个hash函数计算，映射在k个位置上，将m bit的这k位置1即可。
查询：用k个hash function将它hash得到k个bit位。若这k bits全为1，则存在。若任意元素不为1，则不存在。
由此我们知道，布隆过滤器永远不可能将“看过的判为没看过（毕竟已经存储过了啊）”，但可能将没看过的判为看过（这需要k个hash函数同时巧合地映射在对应位置）
2.视频中弹幕/评论的信息提取
首先用tf-idf过滤得到关键词，然后使用余弦相似度过滤距离较远的词。
这样两步，前一步的作用是提取核心词，后一步是过滤核心词中的“不正常”的词，例如在詹姆斯视频中提到“冰与火之歌”。
3.用户实时兴趣转移？
用户本来对动漫感兴趣，离线计算的结果也是，但此时他就是想看游戏视频怎么办？推荐应该给出实时的响应。
（我的引申思考）
目前我们的人才推荐，针对hr每天只推荐1次，未来考虑可以针对hr的每次搜索做推荐的动态更新：例如hr此时搜索了3次“php”相关职位，点击了几个“PHP后台”的简历，我们可以立即生成对“PHP后台”相关的推荐。假如hr平均每天搜10次，则我们可以使目前的人才推荐曝光量增加10倍。当hr不搜索时（或30分钟后），人才推荐又恢复正常。