问鼎年度剧集，《爱情公寓5》何以成为国产喜剧标杆之作？

刚刚过去的2020年，对于剧集市场而言，挑战与机遇并存之下，整个市场环境显现出了顽强的生命力，也出现了不同以往的新气象，立足创作，以内容制作为根本，探索行业发展新方向仍然是行业共识。

还记得2020开年之际，《爱情公寓5》的开播热让国产剧集市场迎来“开门红”的同时，也让国产喜剧再次迈向又一高峰。随着社会转型的深入和文化语境的变迁，《爱情公寓5》延续“爱情公寓”的同时，又以独特的观察视角、多重艺术审美倾向以及更加接地气的场景、戏剧化的桥段、新颖的创作风格，赢得了亿万观众的喜欢与热捧，成为过去一年陪伴观众的欢乐源泉。

由广电行业第一全媒体传媒内参举办的第五届指尖传播影响力高峰论坛暨指尖榜调研成果发布会上，《爱情公寓5》斩获“指尖剧集榜”2020年度最具影响力网络剧作品，该榜单由中国广播电视社会组织联合会副会长、国家广电总局电视剧司原司长李京盛，中国网络视听服务协会副会长、国家广电总局网络司原司长罗建辉，中国文艺评论家协会副主席、清华大学新闻与传播学院教授尹鸿等传媒内参智库专家评议而出，代表着业界对《爱情公寓5》的认可。

这也是《爱情公寓5》继“2021爱奇艺尖叫之夜荣誉盛典”荣获“爱奇艺VIP最佳剧集”之后又一份沉甸甸的的褒奖，彰显着《爱情公寓5》过硬的品质与持续不断的创“心”、创“新”、创“意”、创“造”能力。

“摸着石头过河”以匠心精神打磨品质

《爱情公寓5》以其多维度呈现喜剧的表达空间，有力地提升了喜剧本身的感染力和叙述效能，从而为当前国产喜剧提升艺术表现力提供了可供借鉴的模式与经验。复盘《爱情公寓5》的成功之处，“匠心精神”才是爆款必备。

作为国民级的系列剧，《爱情公寓》拥有广泛的受众基础，如何让老IP冒新芽？《爱情公寓5》能否打破桎梏，突破自己？《爱情公寓5》主创团队并没有沉浸在既有的光环之中，也没有停留在所谓的大IP“舒适区”，面对受众观剧行为习惯的变化、全新剧本的打磨、主创团队的搭建等一些列难题，《爱情公寓5》创制团队以匠心精神选择了一次冒险之旅。

一方面，《爱情公寓5》的剧本由导演韦正亲自担任编剧，36集剧本创作前后历时超过一年的时间，只有扎实的剧本才能托举出精彩的剧情，韦正导演及其团队在专心创作上下了真功夫，在延续基本基调和情怀表达不变的前提下，以当下生活的触角多线索、多角度、多情节塑造各色人物，契合了当下社会人生的复杂性与丰富性，同时让喜剧这个本来就与时代发展密切相关的类型得以沁入人心。就像导演韦正所说：“希望这部作品能给大家带来欢乐，能够让大家在紧绷的生活中有一点色彩，这是创作这部剧的缘起与初心。”

另一方面，从《爱情公寓》到《爱情公寓5》，历时将近10年，在一次又一次的求新求变下成为国产长寿剧的“样板”。对此，韦正表示，《爱情公寓5》花费很长时间和精力其实是“摸着石头过河”迎难而上的过程，在他看来，随着审美的变化，当受众对作品提出越来越高的要求和期待时，创作路上就不能原地踏步，而是对待作品要更加仔细，要有非常强的品质才能进步。

显然，建构于喜剧范式下的《爱情公寓5》，借助荒诞不经、诙谐幽默、无厘头之情节设置，力求尽情展现现实生活中普通人物的悲喜哀愁与爱恨情怨，这种情感线索貌似老套，却历久弥新，动人心弦。

互动、竖屏观感，打破传统剧集模式

不同时代作品的创作，其意义恰在于标记时代的门槛、价值的转变和社会新的方向。特别是网络剧集异军突起，《爱情公寓5》开播以来口碑和热度双赢，得益于新媒体技术的发展，在不同媒介融合发展态势下，手机用户快速增长，视频网站弹幕、话题等互动方式迭出，吸引越来越多的观众将注意力转移到网络上来，在此方面，《爱情公寓5》做出了开创性的创举。

《爱情公寓5》创作中，除了延续“爱情公寓”调性之外，也看到了一些大胆的尝试，比如新角色的加入、歌舞剧的呈现等，特别是加入的互动剧和竖屏剧等创新方式带给观众耳目一新的观感与沉浸式的参与感，实现了真正意义上的互动体验。比如在第13集《弹幕空间》中，基于互动视频标准的“分支剧情”能力，通过16个互动节点推动剧情走向不同结局，将剧情走向的决定权交到了观众手中。

数据显示，第13集进入到互动剧情的观众中，974%主动参与了互动，近75%观众看完一个剧情结局，超过85%在观看完一个结局后选择再次观看。不仅如此，《爱情公寓5》还推出45分钟全竖屏互动剧《微信战争》，完全以微信聊天形式呈现，并把左右拖动的进度条改为上下滑动，给观众日常翻看微信聊天记录的体验，该集评论区总互动量超过82万，刷新爱奇艺热播剧单集评论量历史纪录，单集点赞量超1000万。

让用户成为主角决定剧情走向无疑是《爱情公寓5》具有开创性的尝试，这种制式下，观众不再是简单地看剧，而是参与到剧情中来，弹幕成为剧集的叙事形式之一，让不少观众大呼过瘾。《爱情公寓5》延续了对创新的探索，剧情上跟当下热点话题进行了恰到好处的结合，主创团队以更前瞻的创新思维，更精准的时代把握，更精进的审美要求让作品富有张力。

不仅仅有欢乐更有意义

现实生活的重压之下，谁不愿意最好的朋友在身边，最爱的人住对面呢？我们太需要一个出口，偶尔存放内心的脆弱和焦虑。正因此，《爱情公寓》系列才能成为国剧市场的“常青树”， 走过5季，存在感依然十足。

《爱情公寓5》的持续热，再次证明了“爱情公寓”长久的魅力，或许就是因为在《爱情公寓》中，我们能够感知到当代年轻人的鲜活模样——随性、轻松，初出茅庐为了梦想横冲直撞，青涩褪去也可安稳于平凡的岁月。

在《爱情公寓5》剧情中，我们看到“贤菲”总算有了幸福的结果，一菲依然彪悍、能干，反倒是孩子气的曾小贤多了几份责任感；前几季中不靠谱的子乔也主动扛起养家糊口的重任；美嘉也从少女进阶为准妈妈；张伟开了律所谈了恋爱，尝试着当一个更有男友力的真汉子……

或许爱情公寓里的他们并不是最优秀最努力的那一拨人，但这也是我们喜欢他们的地方，每个角色都有棱角和锋芒，也有朝气与活力，他们是如此真实，仿佛就是我们身边的小伙伴；那些曾被戳中的嬉笑怒骂、那些曾被感动的爱情亲情室友情也让我们明白：人生最重要的并不是闯关的结果，而是在闯关的过程中，有人牵着你的手，陪伴在侧，无论遇到什么困难，都与你共同面对。

《爱情公寓5》能够激起亿万观众共鸣的不只是影片的喜剧滋味，更重要的是现实社会普通人生的生活百态，尤其对小人物的热切关注与倾力塑造，可谓生动有力、活灵活现，该剧以当下现实生活为底色，发现和挖掘生活中的巧合、错位、以及出人意料的惊喜等，形成了一种叙事风格和情感表达策略有别于他人的具有“黑色幽默”意味的喜剧类型。

引领行业风潮，成就标杆之作

《爱情公寓5》开播前，即以535万的用户预约量创下爱奇艺史上最高电视剧预约量纪录；开播16小时便打破爱奇艺内容热度最快突破9000历史纪录；播出期间，《爱情公寓5》在爱奇艺的追剧会员数超7400万，超70%爱奇艺会员观看了本剧，创下了爱奇艺追剧会员数纪录。

多项亮眼的数据让《爱情公寓5》成为国产喜剧名符其实的又一标杆之作。在笔者看来，尽管《爱情公寓5》为“爱情公寓”系列划上了圆满的句号，但每一次的创新都赋予了国产情景喜剧新的内容空间和表达视野，通过一系列意料之外、情理之中的故事或情节，以网状叙事将各色人物汇聚在同一时空下，以写实的态度延续了“爱情公寓”系列的生命力。

足见《爱情公寓》探索出的“喜剧+”模式深得观众喜爱，既为国产情景喜剧创作提供了一种范式，同时也丰富了国产喜剧的形态。此外，如果说青春文化是一个时代的晴雨表或风向标，那么情景喜剧也是彰显青春文化的专属舞台。

无论是价值观或爱情观,亦或是社会问题还是心理问题，以情景喜剧的模式负载着当代青年的核心价值指向与情感宣泄，《爱情公寓》的一路陪伴，其意义也在于标记时代的门槛、价值的转变和社会新的方向，在影像叙事之中，他们彼此联系、相互交叠，共同完成当下生活趣味的多重视角书写。

基于用户行为分析建立用户偏好模型

我们经常将个性化推荐的思想简单地抽象为：通过用户的行为推测出用户的兴趣，从而给用户推荐满足他们兴趣的物品。那我们其实就是要通过用户行为分析建立一个用户偏好(偏好即兴趣)模型，模型中包含各个用户的一个或更多个偏好。

插叙一段

像「用户行为」，「用户兴趣」这样的词，大多数人都有一个默认的感知，甚至对于这种词的理解可能已固化为常识，所以我很少见到有文章使用这些词时解释它们。我感觉涉及到算法模型时，对这些词的不加限定的宽泛认知就容易影响对算法模型的深入理解，会导致感知模糊却不自知。因为不同人对这些词的基本理解可能一致，但是拓展理解各不相同。本文会作出限定解释，且本文所谈用户行为都是指网络(可以是电信网络，互联网)上的行为。

概念解释

实体域

当我们想基于用户行为分析来建立用户偏好模型时，我们必须把用户行为和兴趣主题限定在一个实体域上。个性化推荐落实在具体的推荐中都是在某个实体域的推荐。比如对于阅读网站，实体域包括所有的图书，我们可以称之为图书域。其他还有，个性化音乐推荐，个性化**推荐，个性化资讯推荐等。

用户行为

用户在门户网站点击资讯，评论资讯，在社交网站发布状态，评论状态，在电商网站浏览商品，购买商品，点评商品，以及在其他类型网站的种种行为都可是用户行为。本文所指的用户行为都是指用户在某实体域上的行为。比如用户在图书域产生的行为有阅读，购买，评分，评论等。

兴趣主题

用户的兴趣维度，同样是限定在某实体域的兴趣，通常可以以标签的形式来表示。比如，对于图书阅读，兴趣主题可以是「悬疑」，「科技」，「情感」等等分类标签。值得一提的是，兴趣主题，只是从用户行为中抽象出来的兴趣维度，并无统一标准。比如qq阅读和豆瓣阅读的图书分类标签大不一样。而兴趣维度的粒度也不固定，就像门户网站有「新闻」，「体育」，「娱乐」等一级分类，而新闻下有「国内」，「社会」，「国际」二级分类，娱乐下有「明星」，「星座」，「八卦」二级分类。我们选取什么粒度的兴趣空间取决于我们对用户偏好模型的要求。

兴趣空间

在同一层次上兴趣维度的集合，比如豆瓣阅读中，可以用「新上架」，「热门」，「特价」，「免费」来构成一个兴趣空间(当然，如果使用这个兴趣空间来表征用户的兴趣，就太粗了，这里只是假设)，也可以用「小说」，「幻想」，「计算机」，「科技」，「历史」·····「美食」构成一个兴趣空间。这是两种不同的分类维度。如果将「新上架」也加入到后者集合里，就显然有些莫名其妙。值得一提是，这也并非不可能，这取决于一个如何看待这个集合的问题，如果不把它看作基于内容的分类，而是图书标签库，那么也是可行的，甚至利于建立更好地模型。本文后面我有提到。

用户行为数据

项亮在他的《推荐系统实践》的21节有详细介绍。通常在经过对行为日志的汇总处理后生成的比较容易理解的数据就是一份描述用户行为的会话日志。这种日志记录了用户的各种行为，比如在图书阅读app中这些行为主要包括点击，试读，购买，阅读(在本地app中，阅读行为有可能追踪不到)，评分，评论。

建立用户偏好模型

基于用户行为分析建立用户偏好模型的核心工作就是：将用户的行为转换为用户的偏好。

我们采用矩阵运算的思维方式，以图书阅读为例说明。

下图表示用户(user)集合：

下图表示图书(item)集合：

那么用户的行为矩阵可以表达为：

行表示用户，列表示图书，我们暂只考虑图书的购买行为，1表示用户看过该图书，0表示用户没有看过该图书。

如何将上述用户行为矩阵转化为用户兴趣矩阵(即行代表用户，列代表兴趣维度)，一种显著的方法是我们先确定图书与兴趣维度的对应关系矩阵。而这个的前提是我们确定了使用何种兴趣空间。一种常见的方式是专家给出一些样本的分类结果，也就是一般意义的训练数据，然后通过分类算法，得到分类模型，然后应用到其余数据的分类问题当中，解决其余大量数据的分类问题。这种分类的特点是一本图书只被标记为一种类别，假如有3个类别，

那么图书-兴趣矩阵为：

那么用户行为矩阵转换为用户兴趣矩阵的运算公式即可表示为下图，行表示用户，列表示兴趣，算出的矩阵再经过归一化后，每个值就代表某个用户在某个兴趣的偏好权重。

选择这样的兴趣空间的局限显而易见：一本图书只能属于一个兴趣维度。实际情况中，一本图书通常不只属于某个分类，并且当图书的数据巨大时，寄希望于编辑分类可能会越来越难以维持，所以通常是由用户主动给图书添加标签，或者机器基于内容，提取关键词。但是这种形式得到的标签集会存在同义，生僻，维度过多等情况，需要经过标签清洗的重要工作。前面已经看到兴趣空间的选择真的是非常重要，直接影响所得到用户的兴趣矩阵。所以同样的方法都得到了用户偏好，但是好不好用，就跟这部分工作有关了。

用户行为加权

上面展示的用户行为矩阵示例是一个非常简单的，直接可以从数据库里提取的例子。而实际中在数据能够支撑的情况下，我们不可能只考虑一种行为。为了获得更合理的行为矩阵，我们就需要进行行为加权。比如，A1表示用户点击的行为矩阵，A2表示购买的行为矩阵，A3表示评分的行为矩阵，那么加权矩阵就是：

至于各矩阵的权重跟我们建立用户偏好模型的目的有关，如果我们更希望找准用户的品味偏好，那么权重可能是：a1 < a2 < a3;如果我们更希望用户购买，那么权重可能是：a1 < a3 < a2。

其他用户行为分析方法

上面介绍的方法也算是一种主流的方法。但是从上面介绍的「兴趣主题」，「兴趣空间」也可以看出作出好的分类并不容易，分类粒度，分类维度等都不好控制，用户打标签也需要复杂的标签清洗工作。在图书，**这样的实体域，我们还可以通过类别给用户推荐喜欢的物品，而在个性化资讯推荐领域(这里仅举个例子，资讯推荐应该有其特殊之处)，我们不见得能通过类别推荐用户喜欢的资讯，甚至用户本身也不在意类别。我们并不需要显式地构建物品-兴趣对应关系矩阵，也可以将用户和所喜欢类别的物品关联起来。这就涉及到隐含语义分析技术。这个部分会日后在此文补充。

小总结

以上可以看出基于用户行为分析的用户偏好建模的常规方法非常简单明了。事实上也的确如此，在使用这些方法或者思想编写程序计算都不是什么难事。而实际上，我们遇到的问题却并非是方法本身，而是数据本身。数据方面的两大问题是稀疏和长尾分布。通常有行为数据用户很少，而用户的行为对象也集中在不多的物品上。方法易学，而数据问题只能在实战中才能深刻体会，才会发现主要的精力和难点都在解决数据的稀疏和长尾上。希望日后能结合实际问题写写解决数据问题的文章。

此外，上面虽然是用矩阵运算的思想讲述，但我在实际项目中发现其运算的本质其实是对用户行为的统计。所以在实战中，不一定要先建矩阵，再做计算，直接在数据库里使用sql计算非常方便。