推送演算法-ag真人国际官网

a. 大數據是如何精準推送的

大數據通過對大量數據分析得出結論，根據歷史數據分析當數據足夠大時結論就相對准確。

在商店口所說的大數據的才能，從當地生活服務平台的好評，利用了根據商店的需求開發的全自動數據營銷工具。通過大數據管理，可以把握消費者的消費傾向，創造出適合目標的市場營銷方案和最適合邊際利益的優惠額。

通過對客戶行為數據的挖掘，電子商務平台提供個性化的采購建議和促銷信息，影響消費決策，支持產品、品牌和店鋪的銷售工作。

從大數據在商業領域的應用來看，數據本身是沒有價值的，大數據在商業場景中的應用，最終是基於人的標准，人的解釋。而所謂大數據參與的精準營銷，其實就是在合適的時間、合適的地點，將合適的產品以合適的方式提供給合適的人。

(1)推送演算法擴展閱讀：

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

b. 名詞解釋 演算法

演算法（algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。

c. 網易雲音樂的歌單推薦演算法是怎樣的

1）冷啟動的時候基於熱度的推薦會比較多，推薦流行熱點音樂總是不會錯的。
2）在用戶使用一段時間，用戶行為達到一定樣本量以後，程序開始通過內容和社交關系邏輯產出內容，並且與熱門內容按照一定比例推送給用戶。
用戶所有的行為（包括下載/喜歡，評論，播放完成度，播放次數等等）都會以不同的權重呈現在後續的推薦邏輯中。

d. 微信公眾號里的推送閱讀量是怎麼計算的

一、每個微信 id 每天可以貢獻 5 個閱讀數,但只有 1 個贊.連續 5 次打開文章,也沒問題,閱讀數會增加,再多就不算了.過晚上12點後,打開文章又可以增加 5 個閱讀數。

二、只要ta在微信中打開即算數。

三、web 版或 mac 版微信打開的文章會跳轉到 pc 瀏覽器,也不算數.微信文章在pc瀏覽器中是不顯示閱讀數的,也不顯示「贊」數,手機瀏覽器同理。

四、貢獻「閱讀數」不需要關注公眾號,聊天或朋友圈打開的文章均算數.只要在微信手機客戶端里即可,除非第6條。

e. wish的演算法和推送是什麼意思

wish是推送，玩的是移動購物，所以精美的圖片、精準的tags、簡練的標題、一針見血的描述、多選sku、具有吸引力的價格都是獲得推送的關鍵維度。
比如客戶搜索手機配件，那麼那麼記錄下手機配件這個關鍵字，進行給客戶推送。

f. 站長工具中自動推送和手動推送是怎麼算的

自動推送你要吧代碼加到你的模版裡面,主動推送就是你自己推送,這樣就比較麻煩點。

g. 今日頭條的推送演算法好嗎

您好，今日頭條的推送演算法是基於日常的瀏覽歷史來進行計算的，作為某個類型的喜好人群作為基數推薦。
如果您不喜歡某一類的內容，可以刻意地不去看該領域的內容，逐漸地頭條就會減少推送，直至沒有。
希望能夠幫助到您。

h. 愛奇藝的推送機制是怎樣的呢

我們的推薦系統主要分為兩個階段，召回階段和排序階段。

召回階段根據用戶的興趣和歷史行為，同千萬級的視頻庫中挑選出一個小的候選集（幾百到幾千個視頻）。這些候選都是用戶感興趣的內容，排序階段在此基礎上進行更精準的計算，能夠給每一個視頻進行精確打分，進而從成千上萬的候選中選出用戶最感興趣的少量高質量內容（十幾個視頻）。

推薦系統的整體結構如圖所示，各個模塊的作用如下：

用戶畫像：包含用戶的人群屬性、歷史行為、興趣內容和偏好傾向等多維度的分析，是個性化的基石
特徵工程：包含了了視頻的類別屬性，內容分析，人群偏好和統計特徵等全方位的描繪和度量，是視頻內容和質量分析的基礎
召回演算法：包含了多個通道的召回模型，比如協同過濾，主題模型，內容召回和sns等通道，能夠從視頻庫中選出多樣性的偏好內容
排序模型：對多個召回通道的內容進行同一個打分排序，選出最優的少量結果。
除了這些之外推薦系統還兼顧了推薦結果的多樣性，新鮮度，逼格和驚喜度等多個維度，更能夠滿足用戶多樣性的需求。
推薦排序系統架構

在召回階段，多個通道的召回的內容是不具有可比性的，並且因為數據量太大也難以進行更加精確的偏好和質量評估，因此需要在排序階段對召回結果進行統一的准確的打分排序。

用戶對視頻的滿意度是有很多維度因子來決定的，這些因子在用戶滿意度中的重要性也各不相同，甚至各個因子之間還有多層依賴關系，人為制定復雜的規則既難以達到好的效果，又不具有可維護性，這就需要藉助機器學習的方法，使用機器學習模型來綜合多方面的因子進行排序。