頭條優勢和智能演算法

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Ⅱ 今日頭條是怎樣做到精準演算法推薦

今日頭條藉助個性化推薦提高用戶瀏覽新聞的時長，個性化推薦中最常用的演算法就是協同過濾演算法，包括基於物品的協同過濾和基於用戶的協同過濾。說成人話就是，與你同類的人喜歡什麼，就給你推什麼新聞，看了A新聞的人也瀏覽了B新聞，那麼就給你推薦B新聞。
同時，根據用戶的瀏覽軌跡和偏好，不斷更新迭代用戶的標簽（用戶畫像），提升推薦的准確率。
個性化推薦中比較難的就是冷啟動階段，無法判斷用戶的偏好，因為難以推薦能吸引用戶眼球的新聞。達觀數據採用的是多種策略來改善冷啟動用戶的推薦質量，最重要的一點就是需要秒級生成用戶畫像，快速完成冷熱轉換，確保用戶留存率。

Ⅲ 頭條收益怎麼算的

今日頭條收益的演算法是萬次閱讀收益*閱讀數/10000。

正常的情況下，如果賬號的粉絲能達到上萬，並且有一萬的粉絲進行閱讀了，收益會很高，大概在300-600元左右。如果是普通用戶的話，並不是粉絲進行閱讀，1萬的閱讀量，收益大概就在1-3元左寬毀右。如果是優質的原創賬號萬次閱讀收益則會進行翻倍，大概在5-10元左右。

今日頭條產品特色：

基於個性化推薦罩巧租引擎技術，根據每個用戶的興趣、位置等多個維度進行個性化推薦，推薦內容不僅包括狹義上的新聞，還包括音樂、電影、游戲、購物等資訊。

根據其社交行為、閱讀行為、地理位置、職業、年齡等挖掘出興趣。通過社交行為分析，5秒鍾計算出用戶興趣；通過用戶行為分析，用戶每次動作後，10秒內更新用戶模型。

對每條信息提取幾十個到幾百個高維特徵，並進行降維、相似計算、聚類等計算去除重復信息；對信息進行機器分類、摘要抽取，LDA主題分析、信息質量識別等處理。

根據人的特徵、環境特徵、文章特徵三者的匹配程度進行推薦。

實時推薦，0.1秒內計算推薦結物兆果，3秒完成文章提取、挖掘、消重、分類，5秒計算出新用戶興趣分配，10秒內更新用戶模型。