本文主要分享了今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析，内容安全等原理。今天，算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配...(展开)

计算用户/物品相似度，以相似度作为权重，对不同物品进行评分预测，从而实现物品。什么是协同过滤先举个生活中的场景，你想听歌却不知道听什么的时候，会向你身边与你品位...(展开)

文章为“猜你喜欢”功能的设计思考与总结，希望能够对你有所帮助。“猜你喜欢”当然它还有很多词汇可以形容，比如：为您推荐、为您精选…；经常在移动端购物的剁手一族们肯...(展开)

YouTube的做法表明，Feed流变得愈发重要。去年年底，当我在玩一款名为Dishonored 2的视频游戏时，我在YouTube搜索一个关于如何解决游戏中棘...(展开)

互联网科技的恐怖之处不在“窃取”我们的隐私，而在于那些打着“给我更优质服务”旗号的所谓人工智能算法正在不断侵蚀我们的心智，影响我们的决策。最近两天关于互联网科技...(展开)

本着分析和学习的目的，一方面探索一下，自2018年往后，再想做社交APP领域的创业，需要关注的点在哪些方面，或者说，如今现在做社交APP新品与过去做，有什么不同...(展开)

推荐系统能有效帮助用户快速发现感兴趣和高质量的信息，增加用户使用产品的时长。推荐系统越精准，用户的使用体验就越好，产品越容易留住用户。近几年，今日头条、抖音等产...(展开)

推荐系统已经在内容平台、电商、视频网站等多个领域取得了不凡的成就。常常有人使用千人千面来比喻推荐系统的作用，而最直观的体验就是你最近关注什么领域的东西，你访问网...(展开)

传统广电运营商面临IPTV、OTT的强力竞争，传统广电运营商对于推荐系统的需求非常迫切，推荐系统能让家庭影音更加智能，对视频进行个性化推送，有助于增加用户黏度，...(展开)

本文章主要是对于电商APP 中的【推荐版块】 的一些设计思考，前段时间接到公司的一个需求，要对公司产品首页的“推荐版块”进行一个优化，故而进行了一份优化整理，在...(展开)

本文从产品角度出发，汇聚了前辈们的智慧，对电商搜索引擎和推荐系统做了总结和分析，让自己有了整体的认识，期望对大家带来益处。在电商网站购物，我们会通过两种渠道锁定...(展开)

智能推荐的意义对于手握大把优质流量的电商巨头来讲，意义重大。同时，对于那些崛起的，流量没那么多的电商平台来说，可能价值还要更大。为了响应亚马逊CEO贝索斯的“亚...(展开)

在上一篇，给大家介绍了实现精准推送的第一步：建立用户画像，大家可以回顾看看。完成用户画像的建立后，想要实现精准推送的简单很多。本篇将会给大家介绍一些基础的推荐算...(展开)

推荐邀请功能，需要在设计产品的时候传达出“我觉得产品好，所以邀请你也来”的思想，从用户心理出发吸引住用户。“老板说：年度预算花完了，新增用户量KPI未完成，做个...(展开)

衡量推荐系统对用户的效果包括正反馈和负反馈两部分，负反馈往往容易被忽略，但其实，负反馈也是抓住用户的关键点之一。推荐系统的出发场景就是为没有明确需求的用户提供物...(展开)

本文将尝试从衣食住行吃喝玩乐的角度出发，对其相应的主流平台运用的个性化推荐策略进行详细分析。俗话说，远亲不如近邻，本质是指距离近的人好帮忙。当我们把这句话投射到...(展开)