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卓越產(chǎn)品經(jīng)理與普通產(chǎn)品經(jīng)理的區(qū)別
痛點真實存在嗎滤港？ “平臺PM會假設(shè)他設(shè)計的產(chǎn)品解決的痛點是真實存在的” “卓越PM會先搞清楚用戶到底有沒有這個痛點” 卓越的產(chǎn)品經(jīng)理會思考用戶有...
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推薦系統(tǒng)中的用戶模型設(shè)計用戶模型主要用來存儲用戶興趣數(shù)據(jù)拴鸵，用戶模型中對用戶的興趣基于長短興趣進行描述。 建模數(shù)據(jù)來源 內(nèi)部數(shù)據(jù) 內(nèi)部數(shù)據(jù)指App或者Web蜗搔，用戶互動產(chǎn)生...
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對天天快報的SWOT分析工作原因需要對天天快報進行簡單分析，下面把一些分析共享出來給后來者參考八堡。 SWOT 優(yōu)勢 騰訊產(chǎn)品矩陣中的內(nèi)部流量優(yōu)勢樟凄，可轉(zhuǎn)化大量對閱讀有訴求的...
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YouTube 視頻推薦算法解讀第一階段，基于User-Video圖游歷算法兄渺，2008年[1]缝龄。 在這個階段，YouTube認(rèn)為應(yīng)該給用戶推薦曾經(jīng)觀看過視頻的同類視頻挂谍，或者說擁...
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Netflix推薦系統(tǒng)解讀
2009年由Netflix發(fā)起的Netflix Prize百萬美金競賽叔壤，絕對是推薦系統(tǒng)領(lǐng)域最標(biāo)致性的事件，這次比賽不但吸引了眾多專業(yè)人士開始投身...
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關(guān)于熱度算法
熱度算法基本原理 需要了解的是口叙，熱度算法也是需要不斷優(yōu)化去完善的炼绘，基本原理： 新聞熱度分 = 初始熱度分 + 用戶交互產(chǎn)生的熱度分 – 隨時間衰...
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什么是正排索引、倒排索引（產(chǎn)品經(jīng)理學(xué)習(xí)）
索引 首先我們先介紹下索引（Index）妄田。索引本質(zhì)上是一種記錄信息的信息俺亮，它本身占較小的體積驮捍，但記錄了關(guān)鍵字在整個系統(tǒng)中出現(xiàn)的位置。日常生活中脚曾，...
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小白可以看得懂的個性化推薦系統(tǒng)概述該文章有疏有深东且，不一而論。旨在為對個性化推薦感興趣或想加入該領(lǐng)域的的小白用戶提供一些助力本讥。同時也是自我工作總結(jié)珊泳。 最早的推薦系統(tǒng)出于商業(yè)目的，A...
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個性化推薦技術(shù)對新聞閱讀產(chǎn)品形態(tài)的改變
用戶是一個點拷沸，傳統(tǒng)媒體是一個面色查，傳統(tǒng)媒體不可能只做一個點，而要做到面堵漱，就需要“琳瑯滿目”的新聞信息综慎。 互聯(lián)網(wǎng)每天產(chǎn)生數(shù)以百萬計的信息，這其中充斥...