短视频APP源码，通过标签划分用户喜好

多任务系统是短视频APP源码收集用户需求的关键，其中比较直观的理解是和单任务学习相对的学习方法。短视频平台之所以使用多任务系统是为了和推荐系统相呼应，而单任务又无法保证用户喜好的准确获取，所以短视频APP源码在多任务系统上下了不少功夫。

一、多任务系统和单任务的区别

短视频APP源码判断用户是否喜欢这个视频的方法有很多，比如完播率、点赞、分享、评论等，都会影响到平台对用户喜好的判定，这恰恰是多任务系统的优势。

1、短视频推荐需要通过多项预测完成测试

2、单任务的划分过于片面，无法准确获取用户的喜好信息

3、多任务看重任务之间的联系，考虑到了任务之间的差别，会通过多个因素佐证用户喜好，准确率更高

二、多任务系统的优势

多任务系统的应用范围很广泛，不仅仅是短视频APP源码，在其他方面也有涉及，比如广告、搜索引擎、模糊推荐等，这就让多任务系统的优势更大

1、任务相关性强，增强项目能力来提升收益，通过增加优化目标，让用户喜好更清晰，推荐内容更准确，提高了模型的泛化能力

2、具备更多反馈和指导模型，短视频APP源码常见的是在精排阶段或重排阶段进行一些精准评分，评分会决定这个选项的优先度，比如满分10分，完播率占5分，点赞占3分这样

3、减少模型维护成本，由于模型较多，很多策略和架构会占据大部分的资源，导致短视频APP源码在维护时的成本上升，但减少模型又会降低信息准确率，好在多任务系统的数据链条在合并时会大大降低工作量

多任务系统相当于给短视频APP源码的使用用户打上不同的标签，通过标签不仅增加了用户喜好的完善度，还为之后用户垂直领域内的发展打下基础，短视频APP也可以通过这个标签更好的变现，对平台的提升度很强。

不过多任务系统和大数据、召回架构在功能上有所冲突，两者都是对用户喜好的划分，在应用上召回架构更简单一些，当然得到的数据也会更加模糊，所以短视频APP源码要根据自己的需求选择。

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