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办公室里。
“杨总。”
陈彦进来后,点头招呼了一声。
杨峥也颔示意道:“坐。”
待陈彦坐下后。
杨峥又开口说道:“这次叫陈总过来,是想聊聊货多多的推荐算法。”
陈彦听的一愣:“杨总还懂推荐算法?”
只能说,不愧是理工男。
说话就真的挺直。
杨峥并没在意,只是说道:“具体技术上的东西,我肯定不懂,但我知道货多多需要什么样的推荐算法。”
推荐算法,当然不止是短视频平台需要。
电商平台、直播平台、乃至于新闻资讯网站、搜索引擎等等,都需要推荐算法。
所谓的推荐算法,就是平台通过对用户之前的各项行为,为用户打上各种标签。
然后通过这些标签,描绘用户画像,推荐其可能感兴趣的内容和商品。
基础一点的,就是用户买过某种商品,看过某个内容,且停留时间较久。
之后便一直向用户推荐同类商品、类似内容。
进阶的就是,通过用户购买的商品,推算用户的目的,再推荐给用户还可能需要的商品。
比如某用户买了一件衣服,那就再给他推送裤子、鞋子,乃至于袜子、内裤这些商品。
所以很多时候在网上购物时,会遇到我心里想买什么,平台就给我推送什么的情况。
同样,信息内容也是如此。
我正想看点什么,他就给我推送什么。
导致越看越欲罢不能,手机一玩就是一天。
这就是推荐算法的作用。
斗音的算法为何被盛赞?
因为其做的够复杂。
一般平台的算法,都是很简单的分析用户的基础行为。
比如你买衣服,那就再给你推送裤子、鞋子这些。
而斗音呢?
据说其会给用户打上上百个标签!
造成的结果是什么呢?
你买衣服,它会根据你买衣服的款式、价格等等信息。
推算你买衣服的目的,乃至于你的年龄、身份等等。
如你买的是便宜的居家服饰。
那它除了给你推送类似的裤子、鞋子外,还会试探性的推送一些家庭小工具。
它把你定位为家庭妇女。
而你对那些家庭小工具没兴趣,一划就过。
那它就改为推送别的相关内容,继续给你打标签,做画像。
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