论文核心分析：DualRec系统——创作者侧推荐框架的创新与实践1. 背景与问题传统推荐系统以用户需求为核心，导致流量分配严重不均：20%的热门内容占据80%的曝光，而大量长尾内容（尤其是新内容）因缺乏初始反馈难以获得曝光。这种“马太效应”直接导致创作者活跃度下降——超60%的创作者因内容无人问津而流失。论文提出的核心矛盾是：用户侧推荐优化无法解决创作者侧的冷启动问题，需构建独立框架平衡双方需求。2. DualRec系统设计：对称架构与角色互换镜像结构：DualRec与用户侧推荐系统形成对称设计，包含检索模块（召回）和排序模块，核心创新在于交换用户与内容的角色。例如：用户侧双塔模型（User-Item）通过用户特征预测点击率；创作者侧双塔模型（Item-User）通过内容特征预测用户互动概率。低迁移成本：直接复用用户侧算法（如协同过滤、深度学习模型），仅需调整输入特征（如将“用户历史行为”替换为“内容历史曝光”），开发效率提升40%。3. 用户可用性保障（UAC模块）：解决创作者侧特有挑战活跃度预测：通过XGBoost模型预测用户次日是否在线（准确率达85%），仅向活跃用户分发内容，避免无效曝光。分发限制：单用户每日最多接收10条创作者内容，防止信息过载（实验显示，限制后用户互动率提升12%）。动态调整：根据用户实时行为（如滑动速度、互动频率）动态调整推荐频率，用户留存率提高7%。4. 模型优化：缓解长尾内容数据稀疏问题样本增强：去除内容ID特征（避免冷启动内容因ID未知被过滤），改用内容标签、创作者历史表现等通用特征。特征扩展：添加内容侧特征（如近期互动用户数、内容类型），提升长尾内容召回率23%。评分调整：显性反馈（点赞、评论）权重提升30%，隐性反馈（观看时长）权重降低20%，更精准反映创作者需求。5. 实验验证：协同分流与核心指标测试方法：采用用户-创作者协同分流A/B测试，避免传统用户分流中用户行为对创作者指标的干扰（如用户看到推荐内容后可能主动搜索创作者，导致数据偏差）。核心指标：创作者日活（DAC）：长期增长2.9%，证明系统有效提升创作者参与度。新内容曝光达标率（ExpoReach-1K/10K）：ExpoReach-10K提升8.4%，覆盖超1000万创作者，解决冷启动问题。技术兼容性：用户侧算法迁移至创作者侧后，检索覆盖率显著提升（如内容相似性检索覆盖38.5%，较传统方法提高15%）。6. 创新与贡献：双向推荐框架与生态平衡双向推荐：首次实现用户与创作者需求的协同优化，通过结果缓存与混合排序（加权融合双方结果）避免冲突。例如，用户可能同时收到“热门内容”和“潜力新内容”，平衡即时满足与长期生态健康。冷启item保量：系统为每个新内容匹配200名潜在互动用户（基于内容特征与用户历史偏好），确保初始曝光量，新内容存活率提升35%。实际应用价值：在Kwai平台落地后，日均处理400万新内容，创作者平均收入提升18%，平台生态健康度（如内容多样性、用户留存）显著改善。7. 结论：从“用户中心”到“创作者-用户共生”DualRec通过对称架构设计、动态用户管理、算法兼容性优化，解决了传统推荐系统忽视创作者体验的核心痛点。其核心价值在于：技术层面：验证了用户侧算法可通过角色互换快速适配创作者侧，降低开发复杂度。商业层面：为内容平台提供长期生态平衡的解决方案，避免因创作者流失导致的“内容荒”。理论层面：提出双向推荐框架，为推荐系统研究开辟新方向。