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好头条推荐系统,依据用户属性进knn聚类,对用户兴趣深度挖掘,使用lda主题模型对文章进行分类,使用深度神经网络模型训练doc2vec.离线计算使用svd矩阵分解和item base协同过滤,生成个性化推荐文章集,线上实时使用LR预测模型,通过点击反馈对推荐结果进行重排序。
2、差异化产品定位
在绝大多数APP仅关注大数据挖掘和运算,好头条还将关注点放在了“阅读关系”.采用以人与人之间传播的方式,通过构家人、朋友、邻里等关系,构建阅读关系矩阵。作为单体用户,不仅能看到有编辑精心挑选的热点、话题,同时通过阅读关系矩阵形成团体式。数据由点及面的扩散、反馈、优化,服务用户,推荐更贴合用户阅读习惯的高质量资讯。
3、唤醒沉睡用户
基于“阅读关系”发挥的巨大作用,深入三四五线城市的本地化运营,本不具有网络阅读习惯的人,开始关注、下载、使用好头条,更有高达91%的用户成为深度用户,日均打开APP达7次。这样一群游离在手机新闻阅读习惯之外、而数量庞大的群体被好头条唤醒,为爆发增加提供中坚力量。
优化了UI设计
优化了玩家游戏体验
修复了已知bug
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