오늘의 헤드라인에 대한 문장 추천 메커니즘을 어떻게 사용합니까?

오늘 헤드라인 Slogan 은 문장 추천 메커니즘이 개인화된 추천 메커니즘으로 푸시의 정확성을 극대화하고 적절한 문장 추천을 최대한 보장한다고 분명히 밝혔다. 결국, 이 추천 알고리즘의 핵심은 대량 사용자 행동에 대한 데이터 분석과 발굴에 있다. 개인화된 추천 플랫폼은 여러 가지가 있으며, 각 알고리즘은 약간 다를 수 있지만, 최종 목적은 가장 정확한 콘텐츠 추천을 위해 서로 다른 경로를 통해 동일한 목적을 달성하는 것입니다.

오늘의 헤드 라인 문장 개인화 추천 메커니즘은 주로 다음과 같습니다.

유사 문장 항목 유사성 추천: 사용자가 읽은 유사 문장 획득을 통해 추천합니다.

같은 도시를 기반으로 한 문장: 지리 정보가 같은 사용자의 경우 일치하는 도시의 인기 있는 뉴스를 추천한다.

문장 키워드를 기반으로 한 추천: 각 문장, 키워드를 문장 내용을 설명하는 특징으로 추출합니다. 그런 다음 사용자 행동 이력의 문장 키워드로 일치 추천을 합니다.

역 내 인기 있는 문장 에 기초한 통용 추천: 역 내 사용자 의 독서 습관 에 따라 인기 있는 문장 을 찾아내 문장 을 본 적이 없는 모든 사용자 에게 추천 했 다.

소셜친구 기반 독서 습관 추천: 사용자의 아웃바운드 친구에 따라 아웃바운드 친구 전달의 댓글이나 발표된 문장 추천을 받습니다.

사용자의 장기 흥미를 기준으로 키워드 추천: 사용자의 단기 및 장기 읽기 관심과 키워드를 비교하여 추천합니다.

유사한 사용자 읽기 습관에 기반한 목록 추천: 일정 기간 동안의 사용자 행동 유사성을 계산하여 읽기 내용을 상호 추천합니다.

사이트 배포 소스를 기반으로 한 콘텐츠 추천: 사용자가 문장 소스 배포를 읽음으로써 20 명의 사용자가 선호하는 뉴스 소스를 계산하여 추천합니다.

받아주세요. 감사합니다.