智能语音推荐系统的技术解析

智能推荐系统的技术实现

“我该看什么？”在内容日益丰富的娱乐环境中，这已成为许多家庭常见的提问。最新推出的“我该看什么”（WSIW）功能结合了智能语音助手和电视推荐系统，通过对话式交互为用户提供个性化观影建议。

该系统基于智能语音助手的自然语言理解（NLU）和自动语音识别（ASR）核心技术。面对娱乐领域特有的挑战（如剧名歧义、内容库实时更新），团队将多轮对话技术与动态内容库进行深度整合。

采用基于深度学习的对话管理系统，包含三个核心模型：

系统通过定制化的推荐技术，平衡用户偏好（如用户常看的英国侦探剧）与新内容发现。采用列表随机化策略，确保用户每次打开电视都能看到新鲜推荐。

首次实现增强的屏幕上下文理解能力，当用户说“播放左边那个”时，系统能准确识别屏幕显示内容。

用户可通过语音指令（“只要免费内容”）或遥控器筛选条件来定制推荐结果，支持预告片播放、详细信息查看等功能。

引入上下文重置功能，允许用户随时“重新开始”对话流程。

该系统整合了多个技术服务模块，形成创新飞轮效应：通过用户交互数据持续优化推荐准确性。开发过程中还扩展了视频播放控制能力，实现了通过语音技能直接启动视频播放的新功能。

团队正在探索更精准的用户偏好捕捉机制，如通过“我是科幻迷”等明确指引来提升推荐相关性。长期目标包括改进长期记忆能力、增强上下文理解等，这些能力未来有望开放给第三方开发者使用。

本文涉及的技术成果由某中心的语音助手和电视研发团队共同完成。