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V2EX 提问指南
V2EX  ›  问与答

像今日头条这种,不停的看他的内容,他会给推荐相关的内容,这种用了什么技术?如何实现的

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  •   dbfox · 2017-03-09 18:49:16 +08:00 · 1910 次点击
    这是一个创建于 803 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    17 回复  |  直到 2017-03-10 12:06:01 +08:00
        1
    pheyer   2017-03-09 19:23:52 +08:00
    应该有推荐算法吧,其实就是大数据,就像你用网易云音乐,积累了一定量的喜欢的音乐后就会给你推荐喜欢的音乐
        2
    ibufu   2017-03-09 20:11:07 +08:00
    一个猜想,不知道对不对,给每个新闻打标签,根据你现在看的新闻推荐相同标签的就好了
        3
    greatghoul   2017-03-09 20:14:04 +08:00 via iPhone
    网易的推荐十分垃圾,我日常积累的喜欢,孩子打开听了首儿歌,然后每天给我推荐儿歌。现在用回都豆瓣了。
        4
    leedstyh   2017-03-09 20:16:33 +08:00
    @greatghoul 哈哈,想起来当年的智能 ABC 输入法了,每次正常的输入,都不记录我输入的词组,结果偶然打错了一个词组,选了个错别字,他到是给记住了,而且还改不回来
        5
    clearbug   2017-03-09 20:17:43 +08:00 via Android
    不知道是不是我想多了。。。这打广告的方式让我想起了《万万没想到》
        6
    laogui   2017-03-09 20:27:24 +08:00 via Android
    @greatghoul 哈哈哈,同感
        7
    hellommd   2017-03-09 20:31:04 +08:00
    我想到的是用语言云,分析新闻内容,然后归类,再提取。

    讯飞开放平台、腾讯文智等都有提供此类服务。
        8
    levn   2017-03-09 20:53:33 +08:00 via Android
    记得曾经有一个东西叫无觅网。。。
        9
    acros   2017-03-09 20:54:10 +08:00
    你看你现在的话题右下角都能自动提炼出关键词呢
        10
    langmoe   2017-03-09 20:57:07 +08:00
        11
    lawfun   2017-03-09 20:59:09 +08:00
    胡乱猜猜
    A 用户看某些新闻关键字 组成一个集合 a ,
    B 用户看某些新闻关键字 组成一个集合 b ,
    C 用户看某些新闻关键字 组成一个集合 c ,
    ...
    ...
    a 和 c 的交集 最大,就给 a 推 c 看过的东西
        12
    riordanw   2017-03-09 21:15:44 +08:00 via iPhone
    请 Google “余弦相似性”,万变不离其宗。
        13
    f0rger   2017-03-09 21:28:25 +08:00 via iPhone
    2#是对的,文章打 tag ,你看的文章,会命中几个 tag ,然后推荐相同 tag 的文章,大概是这样。
    不过文章爬取分析自动打 tag 就不清楚怎么搞的了
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    wzha2008   2017-03-10 10:01:31 +08:00
    肯定是多个模型的混合推荐,有基于内容相似性的(比如楼上说的根据文本提取 tag ),也有用协同过滤的,还有简单的热门推荐(冷启动用户)。每个推荐模型有权重,然后对推荐结果排序,每次取前 8 返回,再根据用户反馈推荐,对某些类别或 tag 做加权降权。一般的推荐系统大概就是这种策略。
        15
    hanzichi   2017-03-10 10:17:03 +08:00
    想知道一般这种岗位用啥语言。。
        16
    pixyzul   2017-03-10 11:16:46 +08:00
    我想知道他们有多少人工编辑打 Tag ,因为文章实在是分得够细够准,我对纯机器能否做到如此好的体验非常怀疑。
        17
    Aether   2017-03-10 12:06:01 +08:00
    @pixyzul 机器学习,神经网络的识别度在很多领域都高于人类。
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