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今日头条文章推荐会被推荐给哪些用户

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  每个人的阅读兴趣都是大不相同的,个性化推荐机制要做的事情就是——让每位用户看到可能感兴趣的内容,——这也是用户每天会「沉迷」在今日头条上的原因。

  因此反过来,作者创作的内容也就只会被推荐给可能对它感兴趣的用户。比如,某一篇关于C罗的足球文章写得极出色,阅读量超过了100万,放在朋友圈是可以刷屏的爆款文章,但对足球毫无兴趣的用户在今日头条上仍然是看不到这篇文章的。


  这种精准推荐,是建立在机器对每位用户都有充分认知的前提下的。在机器中,每位用户实际是由大量数据构成的,用户的阅读兴趣就藏在这些数据中。


  不同数据对用户兴趣计算所占权重不同,数据包括:


  用户的基本信息


  性别、年龄、所处地理位置(城市或地区);


  使用机型、授权账户(如微博、微信等)、手机上经常使用的其他App等;


  用户主动订阅或喜欢的内容


  订阅帐号;


  订阅频道;


  关注的话题;


  机器通过计算得出的用户阅读兴趣


  用户阅读过的文章分类和关键词;


  用户聚类:相似类型用户还喜欢阅读的其他文章类型;


  用户在今日头条客户端主动标记「不感兴趣」的实体词或文章类型。


  根据以上数据,系统对用户的阅读兴趣就能有个基本的判断。一般来讲,用户使用产品时间越长,系统积累的阅读数据越多,对其兴趣的判断也就越准确。使用产品的用户越多,系统对用户聚类的判断也越准确。


  通过对数据的处理,每位用户将被机器打上各种标签,如一个用户阅读的文章中关键词排名靠前的是:C罗、皇家马德里、欧洲杯、小米、魅族、苹果。那么,这位用户可能被打上「足球、「皇马」、「科技」、「手机」、「米粉」等标签。不同的用户会被打上不同的标签。


  当一篇带有「C罗」、「足球」标签的文章在进行推荐时,系统会将其自动匹配给带有「C罗」或「足球」标签的用户,这便是推荐引擎的个性化推荐。当然,系统推荐的实际情况会远比这复杂得多,但推荐的基本原理便是,机器通过数据来理解文章和用户,并对两者进行匹配。


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