机器学习在微博信息流推荐中的应用实践

“ 本文分为四部分介绍机器学习在微博信息流中的应用实践，分别为：微博信息流推荐场景介绍，内容理解与用户画像，大规模推荐系统实践和总结展望。 ” 微博信息流推荐场景介绍 微博的feed流内容形态各异，有视频，图片，文字，长文，问答等，其用户量也很大，2018年Q2统计DAU（日活）为1.9亿，MAU（月活）为4.3亿，这么庞大的用户量，如何做好首页feed流的个性化推荐就显得格外重要。 内容理解与用

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