端到端多目标融合排序（EMER）革新快手内容推荐系统

> ### 摘要 > 快手策略算法团队推出了一种创新的推荐排序框架——端到端多目标融合排序（EMER）。该框架摒弃了传统依赖人工设计公式的多目标排序方法，转而采用可学习、可比较且具备自我进化能力的端到端模型，显著提升了短视频内容推荐的精准度与效率。EMER通过统一建模范式对多个业务目标进行联合优化，实现了更高效的流量分发与用户兴趣匹配，为推荐系统的智能化升级提供了全新路径。 > ### 关键词 > 快手算法, EMER框架, 多目标排序, 端到端模型, 推荐优化 ## 一、快手推荐算法的演进与EMER框架的引入 ### 1.1 快手推荐系统的发展历程与现有挑战 在短视频浪潮席卷全球的今天，快手作为中国领先的内容平台之一，始终致力于构建更加智能、高效的推荐系统。自早期基于简单热度和用户行为的粗粒度推荐，到后来引入多目标优化与深度学习模型，快手的推荐技术经历了从“能用”到“好用”的跨越式发展。然而，随着用户规模突破亿级、内容生态日益复杂，传统推荐架构逐渐暴露出其局限性。尤其是依赖人工设计加权公式的多目标排序方法，已难以应对多元且动态变化的业务需求——如何平衡点赞、评论、完播、关注等多个目标，成为算法团队面临的核心难题。这种人为干预的公式不仅调试成本高昂，还容易陷入局部最优，缺乏自我进化的能力。更关键的是，在流量分发效率与用户体验之间，旧有模式常常顾此失彼，导致优质内容被埋没，用户兴趣匹配精度下降。面对激烈的行业竞争与不断攀升的用户期待，快手亟需一场底层逻辑的革新，以实现真正智能化、自适应的推荐升级。 ### 1.2 EMER框架的原理与核心特点 端到端多目标融合排序（EMER）正是在这一背景下应运而生的突破性解决方案。不同于传统方法将多个目标通过手工设定权重进行拼接，EMER采用端到端模型直接学习各目标之间的内在关系，实现了从“人为定义规则”到“数据驱动决策”的根本转变。该框架通过统一建模范式，将点赞率、停留时长、互动行为等多维度目标联合优化，赋予模型自主比较与权衡的能力。更重要的是，EMER具备持续自我进化特性，能够根据实时反馈动态调整排序策略，显著提升了推荐系统的灵活性与鲁棒性。实验数据显示，EMER上线后，快手主场景的点击率提升达12%，用户平均观看时长增长9.8%，充分验证了其在推荐优化上的卓越表现。这一创新不仅标志着快手算法能力的又一次飞跃，也为整个推荐系统领域提供了可借鉴的新范式。 ## 二、端到端多目标融合排序框架的深度解读 ### 2.1 端到端模型在短视频推荐中的应用 在信息爆炸的时代，用户每一次滑动屏幕的背后，都是一场关于注意力的激烈争夺。快手所推出的端到端多目标融合排序（EMER）框架，正是在这场争夺战中悄然掀起了一场静默却深远的技术革命。与传统推荐系统依赖人工设定规则不同，EMER通过端到端模型实现了从“经验驱动”到“数据驱动”的根本跃迁。这一模型不再将用户行为拆解为孤立指标后进行机械加权，而是以整体视角捕捉点赞、评论、完播、关注等多元目标之间的复杂关联，直接从原始输入到最终排序结果完成一体化学习。这种架构不仅大幅降低了人为干预带来的偏差与滞后，更赋予系统前所未有的感知力与适应力。实验数据显示，EMER上线后，快手主场景点击率提升达12%，用户平均观看时长增长9.8%——这些冰冷数字背后，是亿万用户每一次停留、每一次互动被真正“听见”的温暖回应。端到端模型如同一位不断进化的倾听者，在海量内容洪流中精准打捞出与用户心灵共振的那一帧画面，让推荐不再是冷冰冰的算法推送，而成为一场有温度的兴趣邂逅。 ### 2.2 多目标融合排序的优势分析 在传统的推荐逻辑中，平台往往需要为点赞、转发、停留时长等不同目标分配固定权重，如同用一把生锈的秤去衡量千变万化的人类兴趣，既费力又失准。而EMER框架所采用的多目标融合排序，则彻底打破了这一僵局。它不再将各个业务目标割裂处理，而是通过统一建模范式实现联合优化，使模型具备自主比较和动态权衡的能力。这意味着系统可以智能识别：一段高完播但低互动的视频是否值得推荐？一个新创作者的内容能否在冷启动阶段获得公平曝光？这些问题的答案不再由工程师拍板决定，而是由数据本身在持续迭代中自然浮现。更重要的是，该框架具备自我进化特性，能够根据实时反馈不断调整策略，真正实现了“越用越懂你”。这种灵活性不仅提升了流量分发的效率，也让内容生态更加多元健康。当算法开始理解人性的细微波动，推荐便不再是简单的匹配游戏，而是一场关于发现、共鸣与成长的旅程。 ## 三、EMER框架在快手内容推荐中的实践 ### 3.1 EMER框架的实时优化机制 在推荐系统的演进历程中，大多数模型仍停留在“静态学习、周期调优”的阶段，而快手EMER框架的真正突破，在于其构建了一套具备持续学习与实时反馈能力的动态优化机制。传统多目标排序依赖人工调整权重，更新周期长、响应滞后，难以捕捉用户兴趣的瞬时变化。而EMER通过端到端建模，将用户每一次点击、停留、互动甚至滑动速度都转化为可学习的信号，驱动模型在毫秒级时间内完成策略迭代。这种自我进化的能力，使得系统不仅能识别长期偏好，更能敏锐感知突发热点与情绪波动——例如一场突如其来的社会事件或节日氛围下内容消费模式的转变。更重要的是，EMER采用在线学习与A/B测试闭环结合的方式，确保每一次参数更新都基于真实用户反馈，避免陷入理论最优却脱离实际的困境。实验数据显示，该机制使模型周级迭代效率提升40%，推荐准确率持续稳定增长。这不仅是一次技术升级，更是一种思维范式的跃迁：算法不再是冷冰冰的执行者，而是成为与亿万用户共同成长的“数字生命体”，在每一次交互中变得更懂人心。 ### 3.2 案例研究：EMER在实际推荐中的表现 当技术真正落地于亿级用户的日常体验时，其价值才得以全面彰显。在快手多个核心场景的实际部署中，EMER框架展现出令人瞩目的优化成效。以“同城页”推荐为例，过去由于新内容冷启动困难、区域热度分布不均，许多优质创作者难以获得曝光机会。引入EMER后，系统能够自动平衡“内容质量”与“用户匹配度”之间的关系，赋予高潜力视频更高的探索权重。数据显示，使用EMER后的同城页点击率提升了12%，用户平均观看时长增长9.8%，尤其在二三线城市，新账号的7日留存率提高了15%以上。另一个典型案例是直播推荐场景，EMER通过融合观众停留、打赏意愿、弹幕活跃度等多重目标，实现了从“推得准”到“留得住”的跨越。某场地方戏曲直播因此触达了数万名年轻观众，打破了圈层壁垒，也让传统文化在算法助力下焕发新生。这些真实案例印证了一个事实：当推荐系统不再依赖人为设定的公式，而是由数据驱动自主决策时，它便拥有了理解多样性、激发可能性的力量。EMER不仅优化了指标，更重塑了连接——让每一个平凡的声音，都有机会被世界听见。 ## 四、EMER框架的前景与影响分析 ### 4.1 EMER框架的挑战与未来发展方向 尽管EMER框架在快手的实践中取得了显著成效——主场景点击率提升12%，用户平均观看时长增长9.8%，其背后的技术革新令人振奋，但这一系统仍面临不容忽视的挑战。首当其冲的是模型复杂度带来的计算成本上升。端到端建模需要处理海量高维数据，在实时推荐场景中对算力和延迟控制提出了更高要求。此外，多目标之间的隐性冲突依然存在：例如，过度优化“完播率”可能导致系统偏好短内容，挤压深度创作的生存空间；而追求“互动率”则可能助长情绪化、标题党内容的泛滥。如何在多元目标间建立更精细的伦理约束与价值导向，是EMER迈向真正智能化必须跨越的门槛。 展望未来，EMER的发展方向正朝着“更轻量、更可解释、更具人文关怀”的路径演进。快手算法团队已在探索将因果推理引入模型训练，以区分相关性与真实用户偏好，避免陷入数据幻觉。同时，通过引入强化学习与跨域迁移能力，EMER有望实现从单一行为响应到长期用户价值建模的跃迁。更值得期待的是，随着AIGC内容的爆发式增长，EMER或将承担起“内容质量守门人”的角色，不仅判断“用户喜欢什么”，更学会识别“什么值得被喜欢”。这场由算法驱动的静默革命，终将不只是技术的胜利，更是对人性深处好奇心与共鸣感的深情回应。 ### 4.2 对内容创作者和平台的影响 EMER框架的落地，正在悄然重塑内容生态的底层逻辑，为亿万创作者打开一扇通往公平与可能性的新大门。过去，许多优质内容因不符合人工设定的权重公式而在冷启动阶段被埋没，新晋创作者往往难以突破流量壁垒。而如今，得益于EMER自主学习与动态权衡的能力，系统能够识别出那些高完播、高情感共鸣却暂时缺乏互动的数据信号，赋予它们应有的曝光机会。数据显示，使用EMER后，二三线城市新账号的7日留存率提升了15%以上，这不仅是一串数字的增长，更是无数平凡梦想得以延续的真实写照。 对平台而言，EMER不仅是效率工具，更是一种价值观的体现——它让推荐从“追逐热点”转向“发现价值”，从“迎合算法”回归“打动人心”。当一段地方戏曲直播能触达数万名年轻观众，当一个乡村教师的教学视频引发广泛共鸣，我们看到的不只是技术的成功，而是平台责任与人文温度的深度融合。EMER正在构建一个更加多元、健康、可持续的内容生态，让每一个真诚表达的声音，都有机会在数字洪流中被听见、被记住、被珍视。 ## 五、总结 快手策略算法团队推出的端到端多目标融合排序（EMER）框架，标志着推荐系统从人工规则向数据驱动的深刻转型。通过摒弃传统加权公式，采用可学习、可比较、能自我进化的端到端模型，EMER实现了对点赞率、完播时长、互动行为等多目标的联合优化。实际应用中，该框架在快手主场景推动点击率提升12%，用户平均观看时长增长9.8%，并在同城页、直播等场景显著改善新创作者曝光与用户留存。EMER不仅提升了推荐效率，更构建了更加多元、健康的内容生态，为算法推荐的未来发展提供了兼具技术深度与人文关怀的新范式。