4.3 资源位
资源位的定义为由人工或算法定义的一组动静态或态数据 。在视频平台中资源位通常情况下是应用在重要位置需要平台进行强把控的数据源，因此资源位的包含了人工数据 自动数据两种方式的组成 。
4.3.1 基础能力
如前文所述，资源位是由人工或算法定义的一组静态或动态的数据，因此资源位的基础能力主要是通过人工及自动的方式定义数据 。因此数据池的部分可以拆解成人工数据定义及自动数据定义 。
4.3.1.1 人工数据定义
人工定义数据通常是运营人员通过经验对资源位的内容进行人工定义，人工定义主要是通过人工的方式内容池的实体数据
具体的业务逻辑是，通常一个被应用于焦点图的数据是通过获取资源位数据，需要人工在数据中定义好添加的实体有什么（放专辑、播单、节目等），每个实体是否需要人工定义排序，每个实体是否需要自定义展示图（如果需要则需要定义实体的展示图，实体的现实名称是否要跟实体标题相同（不相同需要重新定义）等多个方面，在人工内容池建立的时候，人工内容池中的内容可以大于端上展示的位数 。
4.3.1.2 自动数据定义
自动数据主要来源两个方式，一个方式是通过人工通过分类和标签圈定的方用以确定当前资源位的数据调性，另外一个方式是在当前确定数据中进行数据补充和对特殊数据权重提升 。通过这两种方式进行对数据的定义 。
人工通过分类和标签圈定数据
数据补充及特殊数据权重提升
人工通过分类和标签圈定数据：对于某些频道的自动化内容，很多时候需要对这些内容做主观性质的内容定位，如动漫频道的国风动漫，这个时候就需要对国风动漫做相应的频道、分类、标签的定义 。整体的频道、分类、标签的定义中，频道支持多频道内容获取，分类和标签需要定义成支持或和且两种关系都存在，
数据补充及特殊数据权重提升：在对资源位的内容池做好基本定义以后，可以通过一些补充的内容填充规则在内容池中加入更多的内容，如用户是通过Google deeplink下载app的，Google又会告知我们用户观看到的是哪个内容包才下载的app，这个时候如果一个资源位数据第一个展示在用户面前，这个时候可以增加需求为“将deeplink内容添加进资源位的内容池中，根据资源位频道等限制信息做好相应的去除及原内容的去重，剩余内容在推荐中的权重加权0.1 。”通过这样的方式可以对资源位的数据做更多的定义 。
4.3.1.3 混合数据
混合数据即人工定义数据 自动定义数据的组合 。
4.3.2 推荐策略
由于资源位数据通常应用于关键位置，同时为了能够规避用户关闭个性化推荐后导致开空窗的问题，因此资源位推荐的实体大多数是无个性化的推荐方式，适用于新用户承载，个性化做的不好的平台，强导向内容输出及版权内容为主的平台推荐 。这类型的推荐主要包括新热内容推荐、跨频道内容推荐、优质内容挖掘三大方面 。
4.3.2.1 推荐流程
由于在推荐中存在人工干预的情况，因此在整体的推荐中需要增加人工干预及限制 。前文提到有数据存在播控限制，因此在整体推荐中，仅获取播控为上线的数据 。整体推荐流程如下：

文章插图
4.3.2.2 指标构建
在视频平台中决定用户留存最关键的可以分为两个数据，其一是视频消费数据；其二是视频互动数据 。视频消费数据主要是CTR、EVR、付费率这三者，视频互动的的数据主要是LTR、WTR两个 。
视频消费指标：

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