电视端智能推荐 PRD1.0

背景：移动端设备占据用户使用时间在保持持续增长，用户观影习惯也逐渐迁移到移动端。电视大屏用户的使用时长、活跃度都在呈现逐渐降低的趋势，年轻用户群体相较于中老年用户群体呈现出更快的流失速度。产品面临提升用户活跃度、提高年轻用户群体比例的需求。

原因分析：现在互联网产品利用大数据、机器学习等推荐机制将海量视频资源按照用户喜好不断地推送给用户，用户可以不断看到自己喜爱的内容。例如抖音、哔哩哔哩手机端等都已经是基于机器的推荐。当前大屏产品还是基于运营对内容的编辑和推荐，用户在一定时间内看到的内容都是固定的，当运营同学推荐的内容没有匹配到用户兴趣，用户可能丧失了继续使用产品意愿，并降低了用户二次打开的意愿。用户看完运营推荐中自己喜爱的内容，会陷入无内容可看的情形，用户只能选择关闭电视转到移动端寻找自己喜爱的内容观看。

产品目标：用户日活提升 10%，用户日均使用时长提升 20%。

内容聚合分发系统用例图：

智能推荐流程图：

计划时间表：（待评估）

可行性评估：（待评估）

规模评估：（待评估）