Newsfeeds算法:从用户行为信号中,分析和预测潜在感兴趣内容,并给与用户一定选择权
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我们观察到,当前各社交平台的内容推荐算法的具体的评分及预测模型或各有不同,且模型数量繁多,但算法核心均为内容和用户的匹配,向用户推荐其潜在感兴趣内容和适当的广告内容,不仅关乎使用时长、互动等用户粘性指标、平台整体流量规模及分布等,也影响广告变现效率表现,及对用户使用行为的干扰程度,从而影响平台长期的潜在变现潜力和可持续性。
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