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幸运飞艇开奖官网:今日头条的机器算法推荐,是根据什么计算的?

时间:2017/12/31 18:55:16  作者:  来源:  浏览:0  评论:0
内容摘要:今日头条的机器算法推荐,是根据什么计算的?一、发文通过后的2-3小时内,第一次推荐量来源于你的指数。在第一次推荐完成后,头条机器会根据推荐给用户反馈的情况,产生一个参数,叫做:临界推荐指数一第二次推荐量,主要看临界推荐指数一第二次推荐给头条认为想看该文章的用户怎么判断的?根据文章...
幸运飞艇开奖官网:今日头条的机器算法推荐,是根据什么计算的?

今日头条的机器算法推荐,是根据什么计算的?



一、发文通过后的2-3小时内,第一次推荐量来源于你的指数。

在第一次推荐完成后,头条机器会根据推荐给用户反馈的情况,产生一个参数,叫做:临界推荐指数一


第二次推荐量,主要看临界推荐指数一

第二次推荐给头条认为想看该文章的用户怎么判断的?根据文章标签和用户标签进行匹配。比如你发表的旅游类文章,那么经常浏览旅游类信息的用户将收到推荐。

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具体来说,则是自动根据自然语言处理处理,进行自动归纳,和打标签。用户标签我们自然看不到的,当然自己喜欢看哪方面的大概也知道吧?文章标签和用户标签匹配度大于80%,才会进行推荐。临界推荐指数一越高,推荐的量就越大。


进过前两轮推荐,已经有一定阅读量,缓存端会保存一些数据。按照权重来排序的话则是:关注数>大赞数>评论数>收藏数>转发数>点小赞数。这时候头条主要根据这几个指标生成临界推荐指数二,根据临界推荐指数二,会继续第三次推荐。


第三次的推荐量,主要看临界推荐指数二 加 发文时间

临界推荐指数二越大,发文时间越短,那么推荐量就越大。相对应的,发文时间越长推荐量就越小,临界推荐指数二越小,文章推荐量就越小。

关于前三次推荐,一般在12到24小时内完成,在这之后,就是第四第五次了,这时候的推荐量寥寥无几。


第四次推荐是发文通过后的一个星期,有一些推荐量,具体指标不明,跨度太大,无法量化描述。第五次推荐是发表后一个月,属于炸尸性推荐,基本可以无视。

头条的算法其实很简单,首先机器会给一些初始的推荐量,也叫试推荐量

然后通过初始的推荐量算出点击率,阅读率,互动率,文章跳出率,视频看完率等等来确定第二波的推荐量多少,如下图:


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这是我找到的几篇文章分析结果得出的表格

在这个过程中其实还包含了以下这个图的参考:

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这个四个方面的参数也会决定了,下一波推荐量的多少

假如你的文章或视频在这几个方面表现还可以,那么机器默认为你这篇文章还不错,还会接着推荐给更多的人看。

如果表现不理想,后面的推荐量就几乎为0了。

还有一方面是文章里面有没有现在当下的热搜词,热点新闻词,这也会很大程度上决定你的文章的推荐量多少,但是根据我的观察,我发现还有一个矛盾的地方就是,假如大家都在用相同的热词来做为文章的标签或者内容,那么机器还有几个去重机制,机器不会推荐给读者相同的内容。

所以,这样就会存在一个不确定的问题就是,一边要去重复,一边还要推荐热点。每天上传的那么多的热点文章到底要推荐谁的呢?

这里还有一个问题是机器要考虑的,那就是权重比。

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权重比就是你的的指数高低,你头条号的活跃度,注册时间,粉丝数量,这也是影响推荐量的其中一个因素,

本人亲自试过,同样发一条视频,我的头条号因为是注册时间不久,我的推荐量也就几千吧,

我朋友那个头条号是媒体号,随便一发推荐量就是上万。

第一人家那个是媒体号,发文数量多了去了,

还有就是人家注册好几年了,所以初始推荐量就会给很多,我的最终推荐量连人家的初始推荐量都赶不上。

不知道大家遇到过类似我这样的情况没有。

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自媒体现在毕竟人人都可以做,头条肯定会优中选优,推荐量的分配上肯定要倾向于头部大号,当然这也要看文章的质量了,好的文章推荐量还是有可能给很多,只不过总体比起来还是有一定的差距的。


和搜索类网站类似基于搜索引擎类似,个性化推送网站是基于推荐引擎的。这个引擎会记录个人和同类人的阅读习惯,然后进行相应的推荐。

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推荐引擎

如果说搜索引擎围绕关键词排行,则推荐引擎则围绕关键词过滤。过滤的机制一般分为以下几类:

基于内容的过滤

每篇文章都被贴上一定的标签/关键词,根据其在文章和整个网站的出现量进行权重分配。用户多浏览一次,就会越趋近这个中心标签。推荐引擎就会趋向推荐同类标签的内容给用户。

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协同过滤

协同过滤是藉由其他和你相似的使用者的偏好,来预测你的偏好。协同过滤依赖用户与文章间的互动,比如:收藏、转发、评论。进行同类操作的用户会被放在一个群组中,推荐引擎会根据群组的智慧向你推荐此类人喜好阅读的内容。

以用户为基础的过滤

与你习惯最相符的人被称为邻居,推荐引擎首选向你推荐邻居爱看的内容。

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以条目为基础的过滤

随着邻居和用户数量的增多,推荐引擎计算的时间就会变长,以条目为基础的过滤应运而生。这时,推荐引擎会根据你对内容的评分再次分级,评分最高的内容会优先推荐给用户。

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混合过滤

头条结合了以上过滤机制,采用的是混合过滤机制/算法。早期积累内容并垂直化,中期你可以很明显的感觉推荐的内容是比较热的内容(同类人都在看),现在的头条加大了搜索关键词的权重,新版本中内容每刷新一次,你可以顶端的关键词提示,会根据你上次浏览马上推荐同类内容。

未来展望

再好的酒肉,吃多了也会厌烦。推荐引擎需要结合探索引擎,才能让用户获得更多元的信息,而不是停留在兴趣安全区。毕竟大家都希望,随着阅读的增多,自己的品味、深度、内涵也随之进化。


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