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    社交网络SNS的好友推荐算法

    花了几天看了些做社交的好友推荐,现在很多App都有社交场景,本身就是做用户的场景,所以以后肯定要在这块有一些应用。像早期的论坛类的更偏重资讯类的信息,后来像优酷土豆这又是做视频类,网易云音乐做音乐类。豆瓣相对来说还比较全一些,有包含资讯、音乐电台等这些。也用了一些其他做社交场景的App,包括像脉脉、钉钉这些。感觉不是太好,具体原因就是都不是什么认识的人,活跃度也不高。很多App基本上就是属于少数意见领袖,这些人有大量的粉丝。而还有一帮大量用户,他们粉丝不多活跃也不高。本质上来说,还是没有找到他们感兴趣的内容。就跟昨天一样,突然腾讯视频给我推了下2007出的《远古入侵》,这推的太给力了!一部科幻、时空穿越、冒险题材的英剧就应该推给我这样tag的用户。

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    微信读书冷启动用户书籍推荐初探:一个借助微信用户画像的方法

    引言 微信读书 App 中的书籍推荐系统,逐渐开始在运营活动中(每周热榜、新手卡片)使用,尝试从技术侧帮助运营侧提高转活动的化率。 对微信读书的活跃用户,我们根据其读书时长、点评书等用户行为,做书籍推荐。对微信读书新增用户,由于缺少用户行为数据,无法使用这种方法做推荐,此类问题常被称为推荐系统冷启动问题。 然而,我们发现微信用户画像,比如基础属性(年龄、城市、性别等)和公众号阅读兴趣等,与微信读书用户的阅读兴趣相关。借助微信用户画像进行书籍推荐,准确率较随机推荐提升约 1 倍。 分析建模 如何评估微信用

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    领券