金水电工考证培训学校

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广州传媒公司做直播怎么赚钱推荐系统的商业模式决定了它的初衷是黏住用户，希望他们浏览点击广告。因此，衡量推荐系统商业成败的关键是广告的变现能力。实际到用户体验上，常见的重要指标包括：点击率（Click-ThughRate）、用户停留时长和用户留存率等。点击率一般是一条内容从展示到点击的比率，比如头条中用户看到了标题，用户是否会点击进入浏览内容详情；抖音中系统将一条内容曝光给用户，用户是否会点赞。用户停留时长是用户平均每天花在这个平台上的时间，高瓴资本2019年的数据显示，短视频平台的平均用户停留时长已经将近120分钟，这120分钟里可以展示不少广告。前两项指标一般只能衡量一段时间内的用户活跃程度，用户留存率则反映了一个用户的长期粘性。如果一个平台短期的点击率和用户停留时长非常高，但长期的用户留存率较低，说明这不是一个健康的平台。

从海量内容中召回精选内容，经过排序推荐给用户精品内容可见，y=F(x)的公式看起来简单，它的实际构造可能非常复杂，中间依赖大量算法和规则。仅仅X可能就有上万维，包括了对内容的识别和理解、对当前环境信息的提取、对用户历史行为的分析等。我刚才也提到，为了留住用户，仅仅推荐那些用户行为历史中感兴趣的内容是远远不够的，还需要：

人工V.S.机器推荐系统依赖计算机进行一些数据处理工作，包括收集用户历史行为数据，对用户构造一个用户画像，描述用户感兴趣的关键词。比如，我爱好旅游，我在以往历史中给很多“旅游”类内容点赞，“旅游”就是我这个用户的长期兴趣点。但是疫情突然爆发，我开始关注“钟南山”，关注“新冠病毒”，这些强时效性内容会随着时间淡出我的兴趣点。如果推荐系统在疫情结束后还在大量推荐“新冠病毒”，那会引起我的一定不适。再比如，作为一个内容生产者，我上传的视频是一个旅游vlog，计算机必须快速将这条进行分析，提取视频内的核心关键词标签，，分析视频创作者的创作能力等等。这些计算量非常大，一般是使用大数据和机器学习技术，训练一些机器学习模型，使用机器学习模型来完成这些工作。

活跃在各大平台上的不同领域下的媒体大V们来源：巨量引擎2020内容创作发展趋势分析报告更重要的是，如果将所有事情交付机器运算，机器是没有感情的，我随便炮制一篇文章，文章由各类关键词堆砌而成，没有实质内容。从人类阅读角度来说，可能是一篇没有实际意义的垃圾文章，但是如果机器恰好觉得这篇内容的关键词与某个用户相关，将其推荐给某个用户，那对于该用户来说，他的体验会非常差。如果任由这样的内容充斥平台，那会出现劣币驱逐良币的现象。好的内容得不到推荐，反而那些粗制滥造的内容得到了广泛推荐。一旦对一个平台产生了印象，用户会对其背后的推荐系统深深地失望，很可能立刻卸载APP，用户因此流失。

疫情期间谣言鉴真平台需要人工介入小结以上就是一些内容分发平台如何的推荐机制的大致流程。如前文提到，推荐系统涉及到很多大数据和机器学习技术，是当前人工智能技术的集大成者，算法和机器大显神威。同时为了保证内容的真实性和平台的健康性，人工力量必须要介入。

而且，小号再次被封！

温婉因为在抖音上发布了一支“GUCCIGUCCIPRADAPRADA”的魔性音乐蹦迪视频，一夜坐拥千万粉丝。

账号被封后，一大帮未成年人替她叫冤“觉得这个姐好好，想以她为榜样，像她一样不用上学，当网红赚大钱”。

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