自媒体平台算法推荐策略, 算法推荐 一、 智能推荐简介 1.什么是智能推荐 基于个性化推荐引擎，根据不同用户的用户特征，兴趣偏好等维度，在海量的新闻资讯信息中，为用户推荐他们最感兴趣的内容，把握用户的阅读节奏，满足不同用户，不同层次的新闻阅读需求，打造千人千面的用户阅读体验。 2.智能推荐的意义 增加内容曝光，优化资源配置，挖掘长尾金矿的商业潜力，提升用户获取信息的效率。 3.智能推荐构成 文章模型构建、用户模型构建、推荐策略 二、文章模型构建 1.什么是文章模型 文章建模是将推荐系统中的文章集合进行处理与挖掘，包括对新闻内容元数据的处理，新闻内容特征建模，新闻的热度和质量建模，新闻三俗都建模，对文章进行内容处理，以便推荐引擎能够更好地识别文章和更准确的做好推荐系统。 2.文章建模组成 文章元数据、文章内容特征、文章质量热度 3.文章模型的作用 生成频道内容，体育类内容进入体育频道，娱乐内容进入娱乐频道，解决文章冷启动问题力度越细的文本特征，文章冷启动能力越强，文章模型作用于用户兴趣建模。 4.我们抽取哪些文本特征 文本语义特征，文章涉及哪些语义标签？ 文章热度特征：及其预测，外部平台热度，、 文本相似特征，哪些文章说的是相似的事情？哪些文章内容基本一致？ 时空特征：判断哪些文章发生在什么地方？时效性如何？ 文章质量特征，文章内容质量如何？是否存在低俗色情内容是否有软文嫌疑。 三、用户模型构建 1.什么是用户模型 用户模型是用来刻画用户喜好，用户对文章类目，三叔杜文章重要程度的喜好描述人口属性，人口基本信息，例如性别，年龄，地域，职业描述用户行为习惯，如用户的阅读速度，日常登录时间段儿等记录用户状态信息，如最后登录时间网易号订阅列表。 2.组成：刷新、跟帖、阅读、收藏、分享、点赞、 四、推荐策略 1.什么是推荐策略 推荐策略是连接用户和文章之间的桥梁，是将正确的文章推荐给正确的用户的工具。推荐策略在各种系统中广泛使用，推荐算法则是其中最核心的技术点，为推荐系统选择正确的推荐算法是非常重要的决定。 2，推荐算法简介 基于内容的协同过滤 热门推荐 基于用户的协同过滤 基于标签的推荐 3.风险内容识别 鉴黄模型，通过识别色情，色情内容，在推荐中进行打压谩骂，模型净化整个新闻客户端的评论，分为泛低质识别，诸如题文不符，拼凑，编造文章的识别。 五、如何让文章被更多推荐 恰如其分的标题能够让机器读懂的标题，文章图文并茂，提升用户的停留时长和阅读完略，观点独到，避免相似和雷同内容合规，避免被用户举报和投诉，保持账号的优质性。