同为覆盖过亿用户的工业级推荐业务场景,快手短视频推荐和手淘推荐有哪些异同点?快手短视频推荐在技术实现上有什么独特的难点?未来推荐技术领域还有哪些重要的技术趋势和方向值得关注?让我们来一探究竟。　另外,江鹏还将在　AICon　全球人工智能与机器学习技术大会　北京　2019　进行主题为《快手短视频推荐挑战与技术方案》　的演讲分享,详细解读快手的多目标排序技术、短视频内容和用户冷启动技术,感兴趣的同学可以关注。　InfoQ:为什么说快手推荐是工业界最大的推荐业务场景之一?您怎么评价推荐系统/算法对于快手的作用?　江鹏:　推荐业务的大小其实并没有一个具体的衡量标准,不过它与很多因素有关,比如业务体量和复杂性,体量比如用户量、用户时长、日志量等,复杂性比如业务目标复杂性等。快手目前有超过　2　亿DAU,千亿级日均曝光,几百亿级日均播放,以及丰富的社交数据,样本数据量级比目前绝大多数推荐业务高　1　到2个数量级。同时快手推荐几乎涵盖了推荐领域所有问题,比如用户　&内容冷启动、公平性问题、异构性问题、多样性和惊喜性等等。总体来说,快手推荐是工业界最大的推荐业务场景之一,是非常理想的推荐技术试验田。　推荐覆盖了快手大部分的流量,因此更能影响整体生态,并且直接对　DAU　和APP　整体时长产生作用。快手的价值观是普惠,推荐系统作为流量分发的抓手为普惠的价值观服务。　InfoQ:从您的个人介绍中,我们了解到您曾在阿里巴巴负责手淘猜你喜欢推荐以及其他多条推荐业务线技术研发,现在您又在快手担任推荐算法的负责人,能否跟我们具体聊聊,手淘推荐和快手推荐存在哪些相同点和差异点?　江鹏:　推荐对于手淘和快手影响都非常大,两个推荐业务场景都覆盖了过亿用户,技术上有很多相通的地方,比如整体推荐链路都是基于超大规模在线深度学习技术;推荐差异性主要来自业务差异,短视频推荐有很多需要考虑的特别因素,比如冷启动,包括用户和内容冷启动。在电商推荐里,用户有很多渠道接触到平台的新商品,推荐不是唯一能影响新用户的渠道,因此冷启动并不是一个非常重要的优化项,或者推荐优化对冷启动影响较小。快手短视频推荐影响了快手　APP　大部分流量,直接影响新作品爬坡和用户是否留存,因此冷启动是非常重要的推荐技术,围绕冷启动我们建立了专门的技术团队来负责这项技术的研发。　另外短视频推荐需要更多地考虑生态,优化目标和约束非常多,除了大量