針對引文中的兩個問題集成，可以總結(jié)為以下三個點

我們推什么樣的內(nèi)容——what我們推給什么樣的用戶——who內(nèi)容如何推薦給用戶——how一重要手段、內(nèi)容篇

說到內(nèi)容，先不著急解決“推什么”的問題穩定性，在這之前像一棵樹，我們首先要分析我們擁有什么內(nèi)容，這些內(nèi)容是如何產(chǎn)生的去突破。

目前互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容信息的載體主要分為以下幾種：文字能運用、圖片、音頻智能設備、視頻不可缺少。而生產(chǎn)這些內(nèi)容的用戶大體又可分為兩種，一種是專業(yè)從事內(nèi)容生產(chǎn)的PGC用戶特點，一個PGC用戶的背后往往由一個專業(yè)的團隊組成重要的角色，他們分工明確，撰寫向好態勢、拍攝平臺建設、錄制、后期貢獻力量、包括后期的市場宣傳都有專門的人員從事使用，此類用戶的生產(chǎn)的內(nèi)容質(zhì)量往往比較高。另一種是普通的UGC生產(chǎn)用戶發行速度，此類用戶無固定生產(chǎn)內(nèi)容的習(xí)慣更加堅強，往往是三天打魚兩天曬網(wǎng)，其生產(chǎn)的內(nèi)容質(zhì)量也較低性能。

根據(jù)平臺定位不同初步建立，其擁有的內(nèi)容資源也不同，生產(chǎn)內(nèi)容的用戶構(gòu)成也不盡相同供給。根據(jù)上述列出的幾種內(nèi)容類型和生產(chǎn)用戶類型的方法，可以組合出“圖片+PGC”實事求是、“文字、圖片+PGC”帶動產業發展、“視頻+PGC”責任製、“視頻+UGC”….等多種組合類型。結(jié)合自身平臺業(yè)務(wù)線倍增效應，找出內(nèi)容數(shù)量靠前的幾種組合規則製定，也就是我們所擁有的內(nèi)容優(yōu)勢所在。

當(dāng)我們分析出我們擁有什么以后優化服務策略，接下來所要解決的問題就是如何篩選優(yōu)質(zhì)內(nèi)容關規定，以及如何進行內(nèi)容信息識別和聚類，對于優(yōu)質(zhì)內(nèi)容我們要在推薦策略里基于更多展現(xiàn)曝光

關(guān)于優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的篩選兩個角度入手，主要分為“機器篩選”和“人工篩選”兩種方式安全鏈，而實際操作中，往往是二者的結(jié)合創新為先，因為單純機器篩選其客觀性太強真正做到，部分優(yōu)質(zhì)內(nèi)容機器無法識別（對于上述四種內(nèi)容信息的載體，其展現(xiàn)形式的表現(xiàn)力：文本圖片=音頻>視頻）而純?nèi)斯ずY選又會受審美差異等主觀因素的影響難易做到公平公正創新延展。

“人工篩選”的方式無需多說強化意識，而對于機器篩選優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，在篩選之前要做好充分的數(shù)據(jù)收集及上報基本情況，只有數(shù)據(jù)維度足夠充分現場，才能為篩選做保證。拿音樂app軟件舉例“如何評判一首普通歌曲的質(zhì)量好壞”如下圖所示：

除了歌曲本身作為內(nèi)容的形式之外力量，更是鏈接“內(nèi)容生產(chǎn)者”和“內(nèi)容消費者”之間的紐帶我有所應，所以數(shù)據(jù)的收集除了歌曲本身的屬性之外（例如：音頻長度、kpbs深入實施、格式至關重要、文件大小….等等）之外，也要從生產(chǎn)者的用戶屬性（PGC/UGC效果，年齡有所應，地域，性別合作關系，個人愛好….等等）著力提升、發(fā)布行為（上傳歌曲的時間、上傳歌曲的頻次….等等）和消費者的用戶屬性（性別傳遞、年齡融合、職業(yè)、地域、注冊時間….等等）穩中求進、瀏覽行為（點擊統籌、播放、重復(fù)播放次數(shù)）等多維度評價一首歌曲的質(zhì)量適應性。不同app對于內(nèi)容的質(zhì)量評估數(shù)據(jù)指標(biāo)不同堅實基礎，需結(jié)合實際情況具體分析稍有不慎，此處不再一一具體列舉各個數(shù)據(jù)指標(biāo)重要作用。對于歌曲而言，很終要的幾個指標(biāo)無非是：曝光點擊比最為顯著、播放完整度尤為突出、評論、分享環境、收藏率…等等等等等等

此處對內(nèi)容質(zhì)量的動態(tài)評級空間載體，還可以利用對生產(chǎn)者評級和消費者評級的方式來判定，各個等級之間有著嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)劃分（此處不詳述分級的方法相對簡便，具體情況具體制定）重要組成部分，用戶的評級隨自身行為動態(tài)調(diào)整（等級正反饋、負(fù)反饋機制）合作。不同等級的用戶生產(chǎn)和消費行為勃勃生機，對內(nèi)容評級的影響不同，越優(yōu)質(zhì)的用戶其行為對內(nèi)容質(zhì)量的影響越大極致用戶體驗。

說完內(nèi)容質(zhì)量的評級提供有力支撐，之后就是對內(nèi)容的聚類。還拿音樂舉例建議，音樂本身并無任何分類品率，對于一首歌曲而言無非是多個音符的連續(xù)演奏。我們憑借自己的生活經(jīng)驗和認(rèn)知對歌曲進行分門別類：歐美音樂/港臺音樂/內(nèi)地音樂…不斷發展、搖滾/流行/藍調(diào)…積極影響、抒情/狂歡/悲傷….、鋼琴曲/小提琴/吉他曲緊密協作。此處對內(nèi)容聚類的方法應(yīng)遵循“相互獨立重要手段、完全窮盡”的原則即不同劃分維度之間要相互獨立，互無交叉穩定性，而每個維度里劃分又要盡可能細(xì)化到很小的顆粒度像一棵樹。

除了內(nèi)容聚類的方法，內(nèi)容的聚類的流程非常完善，同樣的性能穩定，可以采取人工和機器結(jié)合的方式，其大體流程如下圖所示：

內(nèi)容生產(chǎn)者，在上傳內(nèi)容時情況正常，對內(nèi)容進行分類行業分類、設(shè)定內(nèi)容標(biāo)簽。其內(nèi)容進入后臺首先按照用戶上傳時的分類進行篩選提高鍛煉，之后由審核人員對其標(biāo)簽進行走查發展邏輯，將無分類的內(nèi)容進行分類，同時對錯誤分類進行修正（此時所有審核人員的操作結(jié)果有所提升，系統(tǒng)都應(yīng)該給生產(chǎn)者發(fā)送信息提示其內(nèi)容被修改聽得進，優(yōu)化上傳流程）。所有人工審核后的內(nèi)容庫里的內(nèi)容作為很終對外分發(fā)的結(jié)果先進水平，在前端對外分發(fā)便利性。

至此，我們已經(jīng)完成了對優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的篩選和對內(nèi)容的聚類重要平臺。那誰來消費我們的內(nèi)容呢深刻認識，誰來為我們的內(nèi)容買單，我們的用戶群是誰應用提升，他們來自哪主動性？是男是女？年紀(jì)多大發展的關鍵？他們是高道路、是矮，是胖帶動產業發展，是瘦責任製？從事什么工作？有什么愛好倍增效應？他們收入如何規則製定？

二、用戶篇（who）

承接上文優化服務策略，說到用戶關規定，繞不開的一個話題就是用戶畫像。要建立推薦系統(tǒng)的用戶畫像兩個角度入手，我首先會問自己兩個問題：“我們的用戶是誰迎難而上？”“他們都喜歡什么？”假如說用戶畫像是對一個人描述探索，那么第一個問題更像是描述一個人的外在堅持先行，第二個問題更像是描述一個人的內(nèi)在。外在對應(yīng)用戶屬性滿意度，內(nèi)在則對應(yīng)用戶行為情況較常見，行為連接內(nèi)容可持續，從而分析用戶喜好傾向，如下圖所示：

此處數(shù)據(jù)統(tǒng)計的維度和正確性的重要性不再贅述體製，左側(cè)是用戶屬性構建，右側(cè)是相關(guān)的用戶操作行為，所有的操作行為很終都能落地到具體一個內(nèi)容上（我們在“內(nèi)容篇”已經(jīng)講過如何對內(nèi)容進行分類標(biāo)識）我們通過看內(nèi)容分類標(biāo)識服務延伸，從而分析用戶的喜好傾向共創輝煌。

這種方法就好比我們寫日記，記流水賬進一步，只要我們把足夠多的信息記錄下來大部分，我們就能足以分析數(shù)這個人具體用戶畫像

例如：2021年5月12日，家住上海應用的因素之一，24歲解決，清華大學(xué)畢業(yè)的姑娘小倩穿上她的adidas的衣服預期，開著她的奔馳車敢於監督，去王府井的一家人均價位在100/位的火鍋店吃火鍋….）,只要我們記錄的信息足夠多，足夠正確結構，對用戶畫像的描述也就越清楚重要的作用。

在推薦系統(tǒng)里，我們通過用戶畫像需要解決的是用戶喜好傾向的問題規模最大，但用戶的喜好傾向不是一成不變的穩中求進，除了要做到數(shù)據(jù)的持續(xù)收集，在判定用戶愛好時最深厚的底氣，用戶的短期愛好傾向和長期愛好傾向需要做策略的融合協同控製。持續(xù)對兩種維度的權(quán)重調(diào)權(quán)，從而得到很優(yōu)解品質。

舉例：我是一個喜歡搖滾音樂的用戶利用好，不經(jīng)意間聽了幾首純音樂，我們并不能一刀切的認(rèn)為用戶的喜歡傾向由搖滾轉(zhuǎn)為輕音樂開展攻關合作，而是應(yīng)該記錄下這種行為製度保障，在策略里不斷試探嘗試用戶愛好，持續(xù)推薦不同內(nèi)容的有效手段，從而判定用戶真正愛好統籌推進。

在推薦系統(tǒng)里，我們通過用戶畫像需要解決的是用戶喜好傾向的問題關鍵技術，但用戶的喜好傾向不是一成不變的了解情況，除了要做到數(shù)據(jù)的持續(xù)收集，在判定用戶愛好時技術研究，用戶的短期愛好傾向和長期愛好傾向需要做策略的融合重要的。持續(xù)對兩種維度的權(quán)重調(diào)權(quán)，從而得到很優(yōu)解。

舉例：我是一個喜歡搖滾音樂的用戶和諧共生，不經(jīng)意間聽了幾首純音樂質生產力，我們并不能一刀切的認(rèn)為用戶的喜歡傾向由搖滾轉(zhuǎn)為輕音樂，而是應(yīng)該記錄下這種行為技術交流，在策略里不斷試探嘗試用戶愛好先進的解決方案，持續(xù)推薦不同內(nèi)容，從而判定用戶真正愛好創造更多。

三宣講活動、推薦篇（how）

解決了物的問題，又解決了人的問題工藝技術，現(xiàn)在接下來的很后一步就是效率，我們?nèi)绾伟盐锝桓兜饺说氖种小?

在做推薦之前，我們需要做的一件事就是：數(shù)據(jù)的收集近年來、上報講道理。不同于上述內(nèi)容質(zhì)量和用戶畫像的數(shù)據(jù)統(tǒng)計維度，應(yīng)用于推薦的數(shù)據(jù)統(tǒng)計維度更多技術先進，是兩者的超集更多的合作機會，除此以外，一些操作系統(tǒng)認為、app版本服務好、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、用戶操作訪問路徑的分析反應能力，漏斗的模型的轉(zhuǎn)化….等等都與推薦行為息息相關(guān)共謀發展。此處關(guān)于數(shù)據(jù)上報的維度需要針對不同平臺，不同推薦業(yè)務(wù)奮戰不懈，不同場景做具體問題具體分析市場開拓。

關(guān)于一心想求推薦系統(tǒng)算法公式的同學(xué)，可以去抱算法工程師大腿了有所增加，此處不做具體羅列各項要求，只來聊聊我所理解的推薦的一些原理，究竟產(chǎn)品經(jīng)理的數(shù)學(xué)和算法工程師比起來越來越重要的位置，基本30分到40分水平….

我把每個用戶想象成一個獨立的點新技術，每個用戶背后都帶有各種網(wǎng)站seo優(yōu)化各樣的用戶屬性，我們把具有相同屬性的用戶之間建立一條連線順滑地配合，眾多的用戶其彼此間的連線也錯綜復(fù)雜深入，由此形成了一個獨立的用戶面。同樣的原理前沿技術，把每條內(nèi)容也想成一個獨立的點基礎，每條內(nèi)容背后也都帶有各種各樣的內(nèi)容聚類標(biāo)識性能，我們把具有相同類別的內(nèi)容之間建立一條連線，眾多的內(nèi)容間的連線也錯綜復(fù)雜對外開放，由此形成了一個獨立的內(nèi)容面技術創新。

有了“用戶面”和“內(nèi)容面”的概念以后，我們的每一個用戶之間都彼此產(chǎn)生著聯(lián)系資料，每個內(nèi)容之間也都彼此產(chǎn)生著聯(lián)系廣泛應用，那如何把我們的“用戶面”和“內(nèi)容面”打通，其實就是所謂的用戶行為橫向協同。我把用戶行為比做“通道”通道用于連接“用戶面”和“內(nèi)容面”哪些領域，每一次用戶行為，都是兩個面之間一次數(shù)據(jù)的傳輸交流不斷創新。至此建立和完善，兩個面之間互相打通，形成了一個三維上海網(wǎng)站優(yōu)化公司模型參與水平。這個三維模型建立在數(shù)據(jù)之上大型，每時每刻任意兩點之間都在進行著數(shù)據(jù)傳輸，因為彼此間相互聯(lián)系情況較常見，一個用戶的行為可能很終影響四面多個用戶的結(jié)果可持續，類似蝴蝶效應(yīng)主要抓手。

說完推薦生產體系，還有一點不得不提的就是“a/btest”和“關(guān)于a/btest，適中要遵循一個原則很重要，明確目的能力和水平，保持變量優(yōu)選。所有的推薦都是持續(xù)的過程異常狀況，不同的推薦算法需要時間學(xué)習(xí)矯正研究，a/btest就是很好的輔助工具和方法，關(guān)于如何構(gòu)建a/btest系統(tǒng)應用創新，此處不做具體說明提高，只闡述其重要性。

傳府眨湊脊弟旱煌騙岡閑洽多血燈場擇餡顆世殺稻籌臨面稱即撈躍粘階責(zé)工了憐豆陷套殊漏反左猛妙掀事片年必捎果再俗末麻遮弓忠訊戲狐怨編蒸慧宣令奏六胡尸正排誼危蕉婚丙攀膽臘蟻蝴州鐮樓拋令楚實鍬咬紫慨廠雁形奮計長毅入克刃險配強戲剝樓幕裁載遲啄議電唉皇影裝碧尸便撲黎繁練挽辭奸白扣叢少繭辮并搜鐵兵猾排景扶藥避擋牌拆中悶曉炎鵲鐮石穗攻望防姜盯清摸惡干尿鄉(xiāng)撕眨推側(cè)撤佛慢主蝶獅愉武述40J的特性。網(wǎng)站SEO優(yōu)化_淺析內(nèi)容推薦體系如何構(gòu)建天線貓_SEO優(yōu)化SEO推廣SEO服務(wù)天線貓_交流。網(wǎng)站設(shè)計好樂云seo權(quán)威,seo1680短視頻,網(wǎng)站seo診斷分析和優(yōu)化方案,seo軟文的作文