發(fā)簡信
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推薦策略（6）——排序一、系統(tǒng)概述 為什么要做排序？ 召回的目的是全，排序的內(nèi)容是準，如果能將召回的內(nèi)容以恰當?shù)捻樞蛘宫F(xiàn)，那么對于提升用戶體驗（也有助于提升留存）、優(yōu)...
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推薦策略（5）——召回一、什么是召回 我們來看一張圖： 在推薦系統(tǒng)模型中，“召回（match）”指從全量信息集合中觸發(fā)盡可能多的正確結果，并將結果返回給“排序”。 以...
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推薦策略（4）——如何做冷啟動
本篇將從用戶冷啟動和內(nèi)容冷啟動兩方面來考慮。 一、用戶冷啟動 （1）個性化推薦。這種情況來說，絕對的冷啟動是不存在的，在推薦策略（2）這篇文章中...
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推薦策略（3）——內(nèi)容畫像不同領域的內(nèi)容畫像差別比較大，比如電商產(chǎn)品推薦是基于商品價格、類型、品牌等，音樂產(chǎn)品推薦是基于風格、歌手、作曲人等，本篇以新聞資訊類產(chǎn)品為例，分...
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推薦策略（2）——用戶畫像
一、用戶畫像的作用 · 精準營銷。我們知道用戶對什么感興趣，就可以利用短信、郵件、產(chǎn)品內(nèi)廣告等途徑，進行精準推薦。 · 用戶統(tǒng)計。比如我們想知道...
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產(chǎn)品群面題目分析
產(chǎn)品類群面題目一般包括三類：功能優(yōu)先級排序、新產(chǎn)品功能設計、運營相關。 1 功能優(yōu)先級排序 思路：產(chǎn)品當前發(fā)展階段（外部環(huán)境+產(chǎn)品本身）——用戶...
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推薦算法（1）——整體流程
先看推薦引擎的架構： 以“今日頭條”為例，聊一聊推薦策略是如何應用在產(chǎn)品中的。 從我理解的來看，一共分為四個步驟：獲取數(shù)據(jù)、召回、排序、結果展現(xiàn)...
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Don't make me think抽了一個完整的周末，將之前的讀書計劃完成了——《用戶體驗要素》與《Don't make me think》。 為了方便記憶，整理成了思維導圖的形式~
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