内容算法:把内容变成价值的效率系统
Part01关于内容推荐
走近内容推荐
推荐系统架构初探
YouTube和Netflix推荐架构参考
基于推荐架构的优化启示
推荐的起点:断物识人
断物
识人\
推荐算法:物以类聚,人以群分
物以类聚:基于内容属性的相似性推荐
人以群分:基于用户行为的协同过滤
从算法到应用
场景划分
推荐系统评估指标
连接内容与人
冷启动
兴趣探索
自媒体与平台
常见的推荐问题
推荐重复
推荐密集
易反感内容
时空限定内容
带着偏见看推荐
信息茧房
推荐会导致Low?
编辑、算法与社交,三分天下?
面对推荐系统
人
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