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    资讯阅读的“贴心管家”:浅谈达不雅观数据个性化保举引擎
     

    移动互联网的兴起让我们能够更加简单和便利地获取信息,但更多的选择也带来更多的困扰??面对这些层出不穷的信息和办事带来的困扰,个性化保举技术迅速崛起。达不雅观数据在这方面做了很多提升保举质量、保举效率和系统可靠性的工作,并为企业客户提供了包孕私有化安排、SaaS等灵活的接入方式。目前,达不雅观数据个性化保举引擎已经办事几百家企业,对改善用户体验、增加用户停留时长和粘性、提高用户转化都有显著的效果。

    互联网越发展,越需要个性化保举

    随着互联网时代的到来,新闻资讯行业中,有三大核心特点日渐突出。

    一是资讯更新极其频繁且层出不穷,全国各地乃至全球,每时每刻都在产生八门五花、包含万象的资讯,诸如娱乐八卦、国内国际民生、前沿技术解读、行业动态等等。不但种类繁多,并且数量极大。日积月累,数据量更是到了令人咋舌的地步。

    二是用户群体十分庞大,移动互联网时代的到来,让人们史无前例的感受到了获取信息是是如此的简单快捷。手指一触,便能打开信息的大门。用户浏览新闻资讯时,用户行为也多种多样,包孕点击、深度阅读、转发、评论、点赞、不喜欢、保藏等。

    三是用户兴趣变革也很剧烈,用户阅读口味随着一天傍边时间段的差别、表情的差异,对新闻资讯也有明显的阅读便好。所以在新闻资讯的业务场景中,信息过载和物品长尾的问题尤其严重。

    当个人所接受的信息超过了个人所能有效处理的范围,会致无所适从,这种现象称为“信息过载”;同,如此多样丰富的信息中,大部分是冷门信息,没有曝光的机会,,这就是物品的“长尾问题”。对于处于移动互联网的今天,这两个问题异常突出。在大量的实践中发现,个性化保举能够有效解决上述两个问题。在    新闻资讯行业中,个性化保举引擎不但随处可见,并且个性化保举的内容被放置在非常醒目的流量入口位置。这和新闻资讯的实际业务场景密不成分。

    新闻资讯中的个性化保举是按照用户的历史行为数据进行深层兴趣点挖掘,让每一个用户都感觉到有一个私人的贴身管家在照顾本身,从大量的新闻资讯中找出本身最感兴趣的保举给他。这样的话,不但满足了用户素质的信息诉求,改善了用户体验,显著提升了用户粘性和停留时长。同时大量的新闻资讯也有了曝光的机会,找到本身的受众群体,制止了流量的浪费。最终对于企业而言,也最大化了自身利益。

    达不雅观数据个性化保举技术实现

    如安在海量数据中挖掘用户的兴趣偏好、如何保证保举结果的精准性、如何快速准确的响应用户兴趣的变革?这些对于企业都是巨大的挑战。达不雅观数据在这方面做了很多提升保举质量、保举效率和系统可靠性的工作,下面结合我们的实践做一些介绍。

    在新闻资讯行业中,如何进行精准个性化保举呢?首先从新闻资讯信息说起。新闻资讯自身有很多丰富的信息,一般包孕标题、分类、标签、发布时间、作者、是否原创、字数等信息。同时结合用户历史行为数据,可以生成“动态信息”以评估文章自己的质量或者热门程度。这些动态信息可以是全局的,也可以是细分维度的,好比基于一段时间的用户点击行为得到新闻资讯的点击次数,从高得到低排序得到点击维度上的热门排行榜。当然,如果将用户的各种行为进行加权计算处理,可以得到新闻资讯的全局热门榜单。同时,也可以动态生成每篇资讯的点击数、分享数、保藏数、点赞数等用以生成资讯画像,用于后续的保举算法中。

    快速解决冷启动问题

    当一个用户到来时,如果这个用户之前没有任何行为数据,这时的保举就要面临用户“冷启动”问题。解决方法也有很多,首先可以考虑基于用户的人口统计学信息进行保举,包孕性别、地域、职业、婚否等,好比上海的话保举一些上海的新闻资讯、男生保举一些体育资讯、职业是互联网行业的话保举一些科技资讯等。其次可以引导用户选择本身的兴趣标签和分类,好比对娱乐感兴趣的话可以保举一些明星八卦。当然还可以在新用户启动时,保举各种各样的高质量新闻资讯,让用户用本身的手进行投票,然后实时更新保举结果迎合用户的阅读兴趣。

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