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文章推荐算法
推荐算法
有哪几种
答:
推荐算法主要有以下几种:
基于内容的推荐(Content-Based Recommendation),协同过滤推荐(Collaborative Filtering Recommendation),混合推荐(Hybrid
Recommendation)以及深度学习推荐(Deep Learning Recommendation)。基于内容的推荐 这种推荐方法主要是根据用户以前的行为和兴趣,推荐类似的内容。例如,如果一个用...
百家号的
文章推荐
机制是怎样的?
答:
百家号利用智能的
推荐算法
将
文章推荐
给用户,每一个用户的阅读喜好都会被系统记录,并通过智能算法为每一个用户设定多个标签。当一篇文章与用户拥有相同标签时,这篇文章就会推荐给该用户,而该用户在看到文章推送后阅读该文章就如同为该文章“投了一票”,当系统检测“票数较多”,自然会推荐给更多的用户。
今日头条的
推荐
机制是怎么
算法
的
答:
一篇
文章
发布后会经过一轮这样的
推荐
:初审、冷启动、正常推荐、复审。初审是一般机器审核,通过内容判定出你是否有违规行为,初审通过后,将进入冷启动阶段。冷启动就是系统把你的内容推送给一小批可能对你内容感兴趣的人群,然后根据这个人群的反应,比如说读完率、点赞互动评论的整体情况,对你进行下一...
基于Hacker News的内容热度
推荐算法
答:
与最后的
推荐
指数呈正相关(注意不是成正比),用户行为数据是决定一篇
文章
是否热门的重要因素,通过对这些数据评级来进行调整行为分:比如: 浏览+1分,点赞+3分,评论+8分,收藏+10分,分享+15分。与最后的推荐指数呈负相关(注意不是成反比)大部分内容属于一次性消费品,用户看过也就过了,若...
07_
推荐
系统
算法
详解
答:
一个最简单的
算法
: - 统计每个用户最常用的标签 - 对于每个标签,统计被打过这个标签次数最多的物品 - 对于一个用户,首先找到他常用的标签,然后找到具有这些标签的最热门的物品,
推荐
给他 - 所以用户u对物品i的兴趣公式为 ,其中 使用户u打过标签b的次数, 是物品i被打过标签b的次数。 简单算法中直接将用户打...
今日头条的
文章推荐
机制怎么用
答:
今日头条的slogan很清楚的告诉了我们,它的
文章推荐
机制是个性化推荐机制,最大化保证推送的精准度,尽量保证对的文章推荐给对的人,归根到底这个
推荐算法
关键是还在于对海量用户行为的数据分析与挖掘,个性化推荐的平台有很多,也许各家算法略有不同,但最终目的都是殊途同归,为实现最精准的内容推荐。今日...
信息流的那点事:3
推荐算法
是如何实现的?
答:
(1)基于用户的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤
推荐算法
,就是通过算法分析出与你内容偏好相近的用户,将他喜欢的内容推荐给你,这种推荐给你志同道合的人爱看的内容的思路,更相近于生活中的朋友作为同道中人的推荐。举例来说,如果你喜欢ABC,而其他用户在和你一样喜欢ABC的同时,还都喜欢D,那么...
nodejs怎么实现智能
推荐算法
?
答:
要实现智能
推荐算法
,可以使用Node.js与一些机器学习工具库,比如mljs、brain.js等。下面是具体的步骤:1. 数据准备:准备需要的数据并且对数据进行清洗和处理,确保数据的质量和准确性。2. 特征提取:从数据中提取出有意义和区分度的特征,比如对于一篇
文章
,可以提取出文章的关键词和文本内容向量。3. ...
教你如何在知乎快速打造大V,轻松涨粉引流
答:
一、知乎的
推荐算法
机制 比如我发了一篇赚钱文章,
文章
中出现最多的词是抖音、赚钱,推荐算法会推荐给经常看赚钱的人,平台都是通过你文章中出现最多的字进行判断是什么类型的文章,再根据文章的点赞、收藏、评论来看用户对你的内容是否有兴趣。 如果文章发出去,七天...
五分钟了解信息流产品和内容
推荐算法
答:
要评估这些实验
算法
模型的效果,采用的评测指标主要为以下三项:除此以外,还需关注的核心业务指标:为什么要看多个指标,不能只关注点击率呢?是因为一味追求点击率,会鼓励「标题党」,导致用户
文章
阅读完成度降低,最终影响产品调性,造成深度用户流失。影响信息流
推荐
效果的因素,并不仅仅只有算法模型。
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