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頭條的推薦算法與阿里騰訊的推薦算法有什么不同?厲害在哪呢?

今日頭來條借助個性化推薦提高自用戶瀏覽新聞的時長,2113個性化推薦中5261最常用的算法就是協同4102過濾算法,包1653括基于物品的協同過濾和基于用戶的協同過濾。說成人話就是,與你同類的人喜歡什么,就給你推什么新聞,看了A新聞的人也瀏覽了B新聞,那么就給你推薦B新聞。同時,根據用戶的瀏覽軌跡和偏好,不斷更新迭代用戶的標簽(用戶畫像),提升推薦的準確率。個性化推薦中比較難的就是冷啟動階段,無法判斷用戶的偏好,因為難以推薦能吸引用戶眼球的新聞。達觀數據采用的是多種策略來改善冷啟動用戶的推薦質量,最重要的一點就是需要秒級生成用戶畫像,快速完成冷熱轉換,確保用戶留存率,最近今日頭條的推薦命中率太低了。以前十條中有七八條,現在十幾條才有一條想打開,都比不上UC頭條推薦的效果,UC頭條比今日頭條好多了www.545130.tw防采集。

頭條的最大價值就是算法了,那這個以算法為核心驅動的公司到底神奇在什么地方?

其實并沒有什么不同,只是阿里和騰訊的公司基因不是算法驅動的,阿里是電商基因以活動和運營為主,騰訊是社交基因,把關系作為內容的分發的基礎,舉個例子,qq空間有關系才能看(很少人會搜索QQ號去看內容的),公眾號文章也是強調“關注”關系。字節跳動什么都沒有,既沒有社交關系也沒有傳統互聯網流量,那么有什么呢?有的就是AI能力。

今日頭條號是根據大數據智能分發文章給相關興趣的用戶的。 具體如何提升推薦量? 可參考百度經驗【今日頭條號提高推薦量閱讀量的技巧?】

任何一種*性技術興起一定會有新公司崛起,pc產業成就了intel和微軟,搜索成就了google,這些新公司興起的時候,傳統巨頭因為自身基因的原因以及看不上看不懂而忽略了“小市場”,輕裝上陣沒有包袱和束縛的小公司就在新趨勢中快速成長。相信AI時代一定會誕生一批新的產品,抖音、快手就是在原有微信、優酷等看不上的小市場里爆發出來的,隨著這批新產品的壯大,勢必會形成新的巨頭。

頭條的算法完全基于內容和用戶的反饋,會讓人接收到主觀愿意消費的內容,譬如筆者經常關注創業、人工智能的信息,算法會持續推薦此類信息給我,但這樣有可能會造成很不好的現象,如果某些人一次兩次對負面新聞做了評論,頭條會一直給他推薦負面的新聞,長期下去,這個人勢必會變得消極,雖然用戶使用頭條的時間會越來越長,但最終未給用戶帶來正向價值,是會被大眾拋棄的。

機器的算法還有很多不完善的地方,但是基于機器學習的智能分發,確實解決了用戶消費內容的效率和體驗問題,讓人欲罷不能,這個趨勢是不可逆的。算法也需要像人類一樣進化,希望以字節跳動為代表的公司,除了考慮留存率和使用時長等KPI指標外,應該承擔更多的社會責任,優化得更積極健康一些,讓更多人獲得更積極更正面的信息。

目前不知道,頭條算法到底怎么算

不覺得頭條推薦算法很厲害。只不過是在用戶關注區間和關注內容上的逐漸收斂,最后導致頭條系的產品使用時間長了,關注內容便會固定在一小塊地方。算法被不停地修正,尋找最適合用戶的分類信息,為了避免被算法引入一個局部最優化的結果,需要用戶自己去尋找一些偏離平時關注內容的主題去看,來避免讓算法將那些內容作為無關內容排除在外。

誰拿用戶隱私多,誰的算法就精準些……

今日頭2113條開始逐步引入個性化推薦的5261策略。他們所采4102用的,1653是協同過濾(Collaborative Filtering)** + 基于內容推枯鍵薦,版直到權今天敗敗梁依然構成今日頭條推薦算法的基礎。(協同過濾)是一個很好的方法,直到今天我們還一直使用。但缺點也很明顯,對于沒有行為(記錄)的文章,沒辦法推薦,所以沒辦法用于文章的察運冷啟動。所以我們引入了基于內容推薦的策略。比如計算文章的分類、文章的關鍵詞,然后根據用戶對文章的閱讀、瀏覽等信息,細化用戶的個人資料。——這樣子,如果文章是和科技相關的,而用戶的個人資料也顯示科技相關,那么就算匹配。”在之后的工作,是把特征、模型做得更加細化。比如,文章實體詞的抽取。我們最近對文章的分析,已經做得很細,可以精確地提取實體詞。我們近期引入了‘詞嵌入’(word embedding)方法,做向量化的分析,還引入 LDA 的方法,進行 topic 分析等等。本回答被網友采納內容來自www.545130.tw請勿采集。

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