头条推荐算法原理解析

低调的人 分类:算法排名

想知道头条推荐算法,头条推荐引擎的算法原理有哪些

 

免责声明:本文来自网络用户投稿,不代表本站观点和立场。如有侵权请告知本站删除,本站不负任何责任及承诺。

头条推荐算法原理解析

回复

共4条回复 我来回复
  • 无 忧
    无 忧
    SEO技术博客 爱搜SEO作者,SEO研究中心营销顾问,互联网线上教育从业者,TanzhouEDU老师。
    评论

    2018年1月,今日头条资深算法架构师曹欢欢博士,首次公开今日头条的算法原理,以期推动整个行业问诊算法、建言算法。通过让算法透明,来消除各界对算法的误解。

    2个月前 0条评论
  • 无 忧
    无 忧
    SEO技术博客 爱搜SEO作者,SEO研究中心营销顾问,互联网线上教育从业者,TanzhouEDU老师。
    评论

    推荐系统,如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数,这个函数需要输入三个维度的变量。

    第一个维度是内容。头条现在已经是一个综合内容平台,图文、视频、UGC小视频、问答、微头条,每种内容有很多自己的特征,需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。

    第二个维度是用户特征。包括各种兴趣标签,职业、年龄、性别等,还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。

    第三个维度是环境特征。这是移动互联网时代推荐的特点,用户随时随地移动,在工作场合、通勤、旅游等不同的场景,信息偏好有所偏移。

    结合三方面的维度,模型会给出一个预估,即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。

    2个月前 0条评论
  • 无 忧
    无 忧
    SEO技术博客 爱搜SEO作者,SEO研究中心营销顾问,互联网线上教育从业者,TanzhouEDU老师。
    评论

    dmn8em5hod

    2个月前 0条评论
  • 无 忧
    无 忧
    SEO技术博客 爱搜SEO作者,SEO研究中心营销顾问,互联网线上教育从业者,TanzhouEDU老师。
    评论

    前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc),是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多,比如传统的协同过滤模型,监督学习算法Logistic Regression模型,基于深度学习的模型,Factorization Machine和GBDT等。

    2q8c37w74r

    2个月前 0条评论
头条推荐算法原理解析
联系我

由于平时工作忙:流量合作还是咨询SEO服务,请简明扼表明来意!谢谢!

在线咨询:点击这里给我发消息

邮件:[email protected]

工作时间:周一至周六,10:30-24:30,节假日休息

个人微信
个人微信
分享本页
返回顶部