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抖音短视频关注点赞_自媒体凭条

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但一个大体量的推荐系统,服务用户众多,不能完全由指标评估,引入数据指标以外的要素也很重要。像问答卡片就是比较特殊的内容形式,还要考虑吸引用户回答为社区贡献内容。这些内容和普通内容如何混排,怎样控制频控都需要考虑。此外,平台出于内容生态和社会责任的考量,像低俗内容的打压,标题党、低质内容的打压,重要新闻的置顶、加权、强插,低级别账号内容降权都是算法本身无法完成,需要进一步对内容进行干预。下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其实现。前面提到的公式y=F(Xi,Xu,Xc),是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多,比如传统的协同过滤模型,监督学习算法LogisticRegression模型,基于深度学习的模型,FactorizationMachine和GBDT等。一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台,可以支持多种算法组合,包括模型结构调整。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT算法做结合。

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我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据,展现、分享等动作类型。模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统,因为头条数据规模增长太快,类似的开源系统稳定性和性能无法满足,而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化,提供了完善运维工具,更适配现有的业务场景。目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。整体的训练过程是线上服务器记录实时特征,导入到Kafka文件队列中,然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据,客户端回传推荐的label构造训练样本,随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数,最终线上模型得到更新。这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时,不考虑这部分时间,整个系统是几乎实时的。但因为头条目前的内容量非常大,加上小视频内容有千万级别,推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。所以需要设计一些召回策略,每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致,一般超时不能超过50毫秒。召回策略种类有很多,我们主要用的是倒排的思路。

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今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统,但根据业务场景不同,模型架构会有所调整。模型之后再看一下典型的推荐特征,主要有四类特征会对推荐起到比较重要的作用。第一类是相关性特征,就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配,从用户向量与内容向量的距离可以得出。第二类是环境特征,包括地理位置、时间。这些既是bias特征,也能以此构建一些匹配特征。第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度,主题热度,以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。第四类是协同特征,它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性,兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似,甚至向量相似,从而扩展模型的探索能力。模型的训练上,头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快,这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。

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