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今日頭條是如何獲取受眾感興趣的問題並推送的?

第壹種可能:聊天信息泄露,頭條知道了自然能推送,不過這種可能不是很大。

第二種可能:聊天提到過的東西,妳在別的地方也搜索過或者瀏覽過相關內容,那地方跟頭條有合作,知道妳瀏覽過,所以推送相關。

第三種可能:妳聊天的朋友也在用頭條,看過妳們聊的東西,通過相似人算法也推送給妳。

第四種可能:妳的畫像跟某些其他人畫像特別接近,妳們最近都恰好在了解某些東西,因此推送給妳。

第五種可能:妳聊天的內容恰好在某個人群中是最近的熱門topic,命中概率變大。

今日頭條的文章個性化推薦機制主要是:

相似文章主題相似性的推薦:通過獲取與用戶閱讀過文章的相似文章來進行推薦。

基於相同城市的新聞:對於擁有相同地理信息的用戶,會推薦與之相匹配的城市的熱門文章。

基於文章關鍵詞的推薦:對於每篇文章,提取關鍵詞,作為描述文章內容的壹種特征。然後與用戶動作歷史的文章關鍵詞進行匹配推薦。

基於站內熱門文章的普適性推薦:根據站內用戶閱讀習慣,找出熱門文章,對所有沒有閱讀過該文章的用戶進行推薦。

基於社交好友關系的閱讀習慣推薦:根據用戶的站外好友,獲取站外好友轉發評論或發表過的文章進行推薦。

基於用戶長期興趣關鍵詞的推薦:通過比較用戶短期和長期的閱讀興趣主題和關鍵詞進行推薦。

基於相似用戶閱讀習慣的列表推薦:計算壹定時期內的用戶動作相似性,進行閱讀內容的交叉性推薦。

基於站點分布來源的內容推薦:通過用戶閱讀的文章來源分布為用戶計算出20個用戶喜歡的新聞來源進行推薦。

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