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"推薦算法"相關(guān)的文章
我期望中的信息流設(shè)計(jì)或者說信息推薦策略
這篇文章說什么呢？因?yàn)槲規(guī)缀鯖]設(shè)計(jì)過內(nèi)容型產(chǎn)品，對(duì)信息流推薦算法什么的更可以說是一竅不通。但是，畢竟是資深用戶，也一直浸淫在這個(gè)領(lǐng)域。所以，我就適當(dāng)?shù)貜奈疫@...
O2O情境下的個(gè)性化推薦實(shí)踐思考
關(guān)于如何從0到1構(gòu)建推薦系統(tǒng)的內(nèi)容因?yàn)橐呀?jīng)有很多了，在這里不做贅述；本文的內(nèi)容主要聚焦于O2O情境下推薦如何從1到N的優(yōu)化實(shí)踐。
2015年7月王興提出互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入下半場(chǎng)...
只是一種猜想：云音樂的推薦算法
根據(jù)查找的一些資料和自己的一些猜想，本文作者對(duì)推薦算法進(jìn)行簡單說明和對(duì)云音樂的推薦算法進(jìn)行猜想。
每日歌曲推薦banner左下角有一行字：“根據(jù)你的音樂口味生成，每...
個(gè)性化推薦產(chǎn)品的核心指標(biāo)有哪些？
昨天和阿里的推薦算法同學(xué)交流，聊到產(chǎn)品經(jīng)理在算法/大數(shù)據(jù)中發(fā)揮的角色，我們一致認(rèn)為產(chǎn)品同學(xué)能幫忙確定產(chǎn)品指標(biāo)，這樣開發(fā)同學(xué)就可以專心把模型做好了。那么對(duì)于推薦...
如何執(zhí)行個(gè)性化推薦：個(gè)性化推薦的需求、算法和數(shù)據(jù)
毫無疑問，投其所好，往往能夠幫助產(chǎn)品捕獲更多的用戶并且更為牢固的鎖住用戶，但關(guān)鍵在于如何執(zhí)行個(gè)性化推薦，從而更好的滿足用戶需求。
個(gè)性化推薦的原理應(yīng)該是在特...
產(chǎn)品設(shè)計(jì)須知：個(gè)性化推薦的那些事兒
個(gè)性化推薦就是根據(jù)用戶的興趣特點(diǎn)和購買行為，向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。
隨著信息化進(jìn)程的加快，信息日漸增多，用戶需要花費(fèi)大量的時(shí)間，才能找到自己想聽...
UC頭條、淘寶頭條、點(diǎn)評(píng)頭條：我們真的需要這么多“頭條”嗎？
誰能真正掌握精準(zhǔn)推薦，誰就能掌握未來的閱讀格局。
由今日頭條帶來的算法內(nèi)容分發(fā)已經(jīng)是行業(yè)內(nèi)最重要的顛覆力量，基于技術(shù)和內(nèi)容載體的變革，豐富的移動(dòng)傳播渠道與分...
在談推薦系統(tǒng)之前，請(qǐng)先避免這4個(gè)問題
缺乏科學(xué)精神的“產(chǎn)品理想主義”與“技術(shù)理想主義”要不得。
最近正在忙推薦系統(tǒng)的一些事，歸納出來了幾個(gè)新人或者是技術(shù)人員需要注意或已經(jīng)注意到還沒說到點(diǎn)子上的那些問...
“猜你喜歡”是怎么產(chǎn)生的？
在百度百科大致介紹了推薦算法，這是一個(gè)很有意思的人工智能（artificial intelligence）。想想看，計(jì)算機(jī)能夠根據(jù)大數(shù)據(jù)較為精確地了解人們的喜好、預(yù)測(cè)可能的結(jié)果，那...
個(gè)性化推薦技術(shù)｜產(chǎn)品經(jīng)理和產(chǎn)品運(yùn)營的必修課
最近看到一條新聞，說是騰訊準(zhǔn)備花重金收購今日頭條，而且勢(shì)在必得的樣子。今日頭條很多人應(yīng)該不陌生，我也是今日頭條的忠實(shí)用戶，為什么我覺得今日頭條做的比其他新聞/...
網(wǎng)易云音樂：3種推薦維度和2種推薦算法漫談
網(wǎng)易云音樂在我看來在各方面都是較為出色的音樂APP，網(wǎng)上也有各種體驗(yàn)報(bào)告、產(chǎn)品分析，但都比較偏向交互和前端。所以，我決定對(duì)其靠后端大功能“推薦音樂和算法”稍作一...
