本文整理自LiveVideoStack线上分享第三季，第九期，由阿里巴巴资深算法专家，蔡龙军（牧己）为大家详细介绍如何在制作和播出阶段，利用AI和大数据来提升重要环节的确定性，进而提升内容爆款的可能性。
文/阿里巴巴资深算法专家蔡龙军（牧己）
整理/LiveVideoStack
大家好，我是来自优酷内容智能团队的资深技术专家牧己，主要负责基于大数据和人工智能去解决内容方面的问题。接下来，我将以《长安十二时辰》为例，分享优酷在提升“爆款确定性”中的技术实践。
一、如何定义爆款？
优酷有个产品叫北斗星，相当于我们的文娱大脑。一般比较热门的剧集的“北斗星日指数”约50-60W，而《长安十二时辰》的“北斗星日指数”可以达到100W ，并且还带动会员收入的快速攀升。如果大家对北斗星指数没有概念，我再分享一个有趣的数字：雷佳音在剧中吃“水晶柿子”的桥段，使西安水晶柿子的销量增长到往年的6倍。
综艺的年度爆款《这就是街舞》是同题材类型精品节目热度的2-3倍。另外，这两档节目除了对18-34岁核心人群有很好的覆盖，对35-49岁的人群上也有一定辐射，可见爆款的影响力有多大。
二、长视频爆款的复杂与挑战：较高不确定性
长视频爆款的复杂和挑战主要来源于不确定性，并且这种不确定性渗透在内容的采集、宣发和投放的所有环节中。
第一个不确定叫做延迟满足和信息不完备。长视频通过组织多个有效的事件序列，形成价值转换，刻画出不同人物，最终体现一个或多个价值观，整个过程需要很多剧集逐渐被用户感知。每个用户对于内容的偏好点和关注点不同，获取的只是内容片面的信息，信息的不完备性，导致对于内容理解的偏差。
优酷主要通过NLP/CV/语音的语义理解&KG等技术，进行“内容外延的解构”和“内容内核的创作理解”，获取到内容从外到内的各维度数据，保证相对的确定性。
第二个不确定是涉及工种极多的复杂系统工程。需要对复杂过程中的关键点数字化、模式化，对过程进行量化衡量&计算。
第三个不确定来自于内容本身的专业技能。如何与流量商业价值相结合，内容人在内容创作过程中会加入各种专业的技术，如在大场景的还原上，镜头语言的处理上，服化道的配置上，画面的构图上等等。但是这些技术，哪些是用户关注的？哪些是用户不在乎的？这很重要，涉及到最终的流量商业价值。所以，优酷要在技术上解决用户理解和用户心理学的问题，洞察用户偏好，将用户和内容做关联。
内容产业发展背后的趋势思考
商业需要确定性，而内容具有极强的不确定性，如何依靠技术达到平衡？这是内容产业发展所引发的思考。
在崇尚个性化的当下，爆款也从“全民爆款”演进成“圈层爆款”，非圈层受众对某些内容完全没有感知，与之前万人空巷的气势完全不同。
三、 如何提升？向算法和数据榨取确定性
1、何为北斗星？
从内容的不确定性出发，优酷采取人机结合的系统即北斗星。北斗星是一个具有思考能力的大脑，解决采、投、制、宣、发、放等内容全生命周期的不确定性，提升爆款能力。
2、基础能力：内容创作理解能力
繁杂信息处理对于人工智能来说是“小菜一碟”，难点是解决内容创作中的理解、预测和挖掘能力。内容创作理解能力，是对剧本进行智能化的分析和挖掘，提高这部分的确定性。主创班子是一个极强的系统化工程，在上图左侧会基于内容理解做分析和挖掘，而右侧会基于数据对左侧内容理解做量化，从而提供类似大脑的思考和决策能力，提高这部分的确定性。
内容创作有自身规律，内容创作理解就是围绕基于镜头语言和“两千多年的戏剧理论应用价值观”转化为技术能力，即对剧本和视频的智能理解。
以《长安》剧本分析为例，全剧本共有120多个人物，主创戏份评估如下：
1）张小敬的戏份占15%，李必占10%，檀棋、龙波、姚汝能分别占5%、4%、3%；
2）张小敬和李必在全剧分别贡献了90%以上的人物关系；
3）檀棋贡献了80%以上的人物关系，在剧中作为功能性人物推动剧情发展。
对《长安十二时辰》剧本的角色交互分析如下：
1） 张小敬与檀棋的交互最多；
2） 李必与檀棋、徐宾交互较多；
3） 相比IP剧本减少了张小敬和李必的交互。
对《长安》中人物情绪进行分析发现：在前16集中，第3集和第10集出现了情绪表达的高峰，为剧情创造紧张情节。
对于《长安》第一集的成片进行多模态，包括声音与图像。图像综合了演员表情、场景、动作等分析，预测出一条“用户观影情绪曲线”，后续结合用户真实观看情况对数据进行升级优化。
3、 采制阶段：预测能力建设
对于不确定的事情，如果可以计算出不确定性有多强，便可有效提升商业决策效率，提高决策结果的确定性。基于此，建设识别和理解不确定性的预测模型。
预测中会面临数据、模型和应用三方面问题。数据问题分为数据量不够，数据不干净和信息不完备。模型的问题包括复杂机制很难通过样本进行覆盖、很难深入理解问题本质和很难跨领域进行举一反三学习。从优酷的经验出发，是正确识别应用上的不确定性可以在应用上有很好的改观。
常规解法也分为数据、模型和应用三方面解法。数据量由数据采样和数据生成解决，数据不干净由数据清洗解决，数据不完备由Domain Knowledge&KG解决。应用解法中不确定分析模型有Belief Network等解法。
根据之前解决的问题，解法可以分为四层：
第一层是基础层。分为KG&Domain Knowledge/Feature Engineering和学习加速；
第二层是数据层。分为数据生成（SMOTE），隶属度变换（高斯隶属度）和半监督学习；
第三层是模型层。通过DNN和Relation Net以及MTL相结合，降低过拟合，提高模型的学习能力；
第四层是Uncertainty Learning，基于变分推断的框架进行内容不确定性的预测。
SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术。
它是基于随机过采样算法的一种改进方案。由于随机过采样，采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)。SMOTE算法是对少数类样本进行分析，并人工合成新样本添加到数据集中，新样本的公式为xnew=x rand(0,1)∗|x−xn|，生成的样本可直接应用到项目中，但提升效果不稳定。
优酷得到的结论是：在生成新样本后引入隶属度变换，来计算新样本与真实样本的接近程度。经验证，加入隶属度变换后，效率提升约5%。
所有模型都会面临过拟合问题，优酷的基本思路是分析预测事件的基本特点，对于不同的特点建立不同的模型，分别有生命周期模型、竞争博弈模型和复杂影响因子。
对于复杂模型的逻辑：把前面的模型各部分的因素都拆开，复杂因素用DNN去拟合，外部竞争的关系去Relation Net做推理去解决，最后用MTL整合模型，根据实际情况也会加入其它模型。
Relation Net是2016年发表的CNN模型。基本思路是将包含各种圆柱、椭圆等形状的图片，经由CNN网络输出生成feature maps，把图中涉及到形状的object通过通道取出，每两个object配对形成一个对比串，然后与LSTM编码question的embedding向量叠加到一起，输入到一个深度网络中进行学习，最后softmax分类到某个答案词上面，进行正确与否的判断。
Uncertainty Learning这块，从2016年开始它逐步热起来，我们也用变分去做了一些事情。
这一部分可以在网上参考“贝叶斯Network”，重点看它如何利用“变分”得到最后结果。
4、宣发阶段：挖掘能力建设
挖掘能力更多应用于已经发生的事件，使其更具有确定性。上图是《长安》播出后，每一分钟用户的收视状况、复看状况和弹幕状况，再结合每一时间段的剧情内容对用户喜好做更精准的分析，以此来做更好的宣推和挖掘。
内容产业是个不确定性非常高的产业，越是爆款就越有不确定性。互联网下半场我们积累了特别多的数据，AI能力也得到了前所未有的发展，我们建立了“文娱大脑”北斗星、AI剧本等内容形式的挖掘能力，和采买不确定性预测的评估能力，以及对于宣发挖掘的能力，都在业务应用上取得了不错的成绩。
传统的内容制作领域，依然依赖人的经验，在强人工智能尚遥远的情形下，如何结合机器AI和人工经验是个永恒的主题，例如结合符号主义（计算机学派）和连接主义（仿生学派）的智能。因此，我们将在两个方向发力：1）决策引擎的建设，包括结合人工逻辑规则和机器学习，不确定性分析框架和经久不衰的贝叶斯因果决策，以及神经元化的混合智能计算框架。2）量化的心理学研究也越来越重要，我们也会推进这部分探索。
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