Apple 的视频搜索个性化方法
Apple ML Research · rss · 2026-07-16
Apple ML Research 介绍了一套用于 **Apple TV 增量视频搜索** 的个性化排序系统。场景特点是用户每敲一个字都要重新排序，而且搜索意图往往很模糊，比如只有 1–3 个字符前缀。 方法上，他们把两类信号结合起来：一类是基于文本的多语言编码器 **TextEmb**，通过对比学习在共互动 triplets 上微调；另一类是基于交互数据训练的 **IdEmb** 协同嵌入。服务时再把这些信号用于构造用户表示，从而提升个性化检索排序效果。