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
相关文章
相关标签/搜索