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內(nèi)容算法

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內(nèi)容算法

2191

把內(nèi)容變成價值的效率系統(tǒng)

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自序
164
5年前
引言
133
5年前
推薦系統(tǒng)架構(gòu)初探一
191
5年前
推薦系統(tǒng)架構(gòu)初探2
91
5年前
和netflix推薦架構(gòu)參考
88
5年前
基于推薦系統(tǒng)的優(yōu)化啟示——用戶和自媒體
53
5年前
基于推薦架構(gòu)的優(yōu)化啟示——產(chǎn)品經(jīng)理
94
5年前
推薦的起點(diǎn)：斷物識人——斷物
85
5年前
標(biāo)簽的產(chǎn)出
97
5年前
推薦的起點(diǎn)——識人
80
5年前
物以類聚：基于內(nèi)容屬性的相似性推薦
78
5年前
人以群分：基于用戶行為的協(xié)同過濾
74
5年前
從算法到應(yīng)用—場景劃分
67
5年前
從算法到應(yīng)用—交互界面
68
5年前
推薦系統(tǒng)評估指標(biāo)
55
5年前
鏈接內(nèi)容與人——冷啟動
52
5年前
內(nèi)容的冷啟動
71
5年前
用戶的冷啟動
74
5年前
興趣探索
45
5年前
內(nèi)容供給的角度
80
5年前
用戶消費(fèi)的角度
45
5年前
自媒體與平臺
51
5年前
自媒體評估
69
5年前
自媒體服務(wù)
61
5年前
自媒體的引導(dǎo)
70
5年前
常見的推薦問題
138
5年前

專輯主播

簡介：讀書是一種生活方式。

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