音频表征大模型在QQ音乐歌曲冷启的应用与探索(更新版)

主要观点总结

本文主要介绍了在QQ音乐推荐系统中应用音频表征技术的方案，以解决新冷内容分发不足的问题。包括基于内容本身的处理、基于I2I共现数据微调、基于U2I交互数据微调三种方法。同时还介绍了模型更新流程和展望。

关键观点总结

关键观点1: 问题与背景介绍

本文介绍了QQ音乐推荐系统面临的新冷内容分发问题，以及音频表征技术在推荐系统中的应用背景和重要性。

关键观点2: 常见使用方式

介绍了音频表征的常见使用方式，包括直接拼接、标签化分类型特征等方式，并探讨了其效果和应用局限性。

关键观点3: 基于I2I共现数据微调

详细介绍了如何使用I2I共现数据进行音频表征微调，包括MPE表征的提出、应用和如何对齐ID Embed。

关键观点4: 基于U2I交互数据微调

介绍了如何使用U2I交互数据进行音频表征微调，包括不同表征映射方式的对比、如何融入U2I交互信号、如何使用Encoder表征以及模型更新流程。

关键观点5: 总结与展望

总结了本文介绍的音频表征技术在QQ音乐推荐系统中的应用和规划，包括总结与规划、活动推荐等。

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