技术帖:每天被今日头条推送文章背后的算法技术是什么?|欧宝娱乐app

发布者: 发布时间:2021-06-07
本文摘要:1月11日,北京今天的顶尖总部没有展开问诊算法、建议算法的让算法公开发表半透明共享,仔细观察,包括BAT等很多科技公司的算法技术人员、产品经理等100人以上参加了现场辩论。

1月11日,北京今天的顶尖总部没有展开问诊算法、建议算法的让算法公开发表半透明共享,仔细观察,包括BAT等很多科技公司的算法技术人员、产品经理等100人以上参加了现场辩论。资深算法结构师、中国科技大学曹欢欢博士在现场说明了今天顶尖的推荐算法原理。曹欢欢应对,今天的顶级信息推荐系统本质上要解决问题用户、环境和信息的给定,超过这个效果,其算法推荐系统必须输出三个维度的变量:一个是内容特征、文字、视频、UGC视频、解说、微标题等,每个内容都有自己的特征,必须分别提取,二个是用户特征,兴趣标签、职业、年龄、性别、机型等融合这三个维度,估计今天顶尖的推荐模型,这个内容在这个场合是否适合这个用户。

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算法推荐必须超越粗俗的效果,解决问题的四个特征:相关特征、解决问题的内容和用户定的环境特征,解决问题的基础特征和给定的热特征,在冷启动中有效的协同特征,考虑到接近用户的兴趣,在一定程度上解决问题但曹欢欢回应,点击率、读者时间、点赞、评论、发送,这些都是可以分析的,但是大体量的推荐系统,服务用户很多,几乎不能用指标来评价,引进数据以外的因素也是最重要的。有些算法已经完成,有些算法接近,做得不好,内容必须介入。总之,没有标准化的模型结构限于所有推荐场景,标题仍然需要非常灵活的算法实验平台,该算法敢于立即举出另一个算法,实质上是各种算法的简单组。

西瓜录像、火山录像、声音短的录像、悟空解说,使用顶级的推荐系统,但是明确了每个系统,结构不同,必须大幅度中举。基于上述重复训练推荐的必要性,今天的顶尖是世界上比较大的在线训练推荐模型,包括数百亿的特征和数十亿的向量特征。但是,由于基本上依赖模型的推荐成本过低,今天的标题也有修改战略的解职模型——基于解职战略,将大容量、不可能的内容库变成比较小、可能的内容库,转入推荐模型。

这样有效地平衡了计算成本和效果。曹欢欢回答说,在今天的头条工作的3年前,用户对系统的问题之一是杨家是怎么重复的呢?曹欢欢说,每个人对重复的定义都不同。

昨天有人看了谈巴萨的文章,今天又看了两篇,可能真的忘了。但是,对于重度粉丝来说,例如巴萨粉丝,可能希望看到所有的报道。

要解决问题,必须正确提取文本特征。例如,哪篇文章说的是一件事,哪篇文章基本相同等。

文本特征推荐的独特价值是没有文本特征,推荐引擎不能工作,同时文本特征粒度越粗,冷启动力越强。语义标签的效果是检查公司NLP(自然语言处理)的试金石。渠道、趣味传递等最重要的产品功能,要有具体的定义,更容易被解读的文字标签体系。

隐性语义特征已经能够很好地协助推荐,制作语义标签必须远远大于隐性语义特征的,必须制作语义标签。除了用户的自然标签外,推荐还必须考虑许多简单的情况:1)过滤噪音:过滤停留时间短的页面,压制标题党2)惩罚热点:用户在受欢迎文章中的动作进行降级处理3)时间变动:随着用户动作的减少,杨家的特征权重不会随时间变动,新动作贡献的特征权重不会变大4)惩罚显示,推荐给用户的文章没有页面的情况下,与特征(类别、关键词、来源)权重有关现实中,影响推荐效果的因素有很多,必须完善的评价体系,不能只看单一的指标。例如点击率、保留、收益、对话,必须看到很多指标的综合评价。

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考虑短期指标和长期指标,考虑用户指标和生态指标,注意协同效果的影响,有时必须完全隔绝统计资料等。那么,所有这些指标都可以制唯一的公式吗?我们挣扎了好几年,现在还没做。曹欢欢对此作出反应。此外,曹欢欢称之为,目前许多公司的算法很差,不是人类的问题,而是实验平台的问题。

例如,A/BTest每次数据都是错误的,总是没有线,这件事最后被废除了。强大的实验平台,每天可以建立数百个实验,同时在线,有效地管理和分配实验流量,降低实验分析成本,提高算法的返回效率。

据(公共编号:)介绍,标题现在享有完善的内容安全机制,除了人工审查队伍外,还包括技术识别、风险内容识别技术、千万张照片样本集的鉴黄模型、百万样本库的淫秽模型和谩骂模型等,以及绿色低质量的内容识别技术,曹欢欢特别强调。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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