產(chǎn)品汪的自我修養(yǎng)
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：浙江
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推薦策略（6）——排序一、系統(tǒng)概述 為什么要做排序寄摆？ 召回的目的是全，排序的內(nèi)容是準(zhǔn)修赞，如果能將召回的內(nèi)容以恰當(dāng)?shù)捻樞蛘宫F(xiàn)婶恼，那么對(duì)于提升用戶體驗(yàn)（也有助于提升留存）、優(yōu)化商業(yè)變現(xiàn)（廣告精準(zhǔn)投放）有一...
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推薦策略（5）——召回一柏副、什么是召回 我們來(lái)看一張圖： 在推薦系統(tǒng)模型中勾邦，“召回（match）”指從全量信息集合中觸發(fā)盡可能多的正確結(jié)果，并將結(jié)果返回給“排序”割择。 以搜索場(chǎng)景為例检痰，我們搜索“浙江大...
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推薦策略（4）——如何做冷啟動(dòng)
本篇將從用戶冷啟動(dòng)和內(nèi)容冷啟動(dòng)兩方面來(lái)考慮。 一锨推、用戶冷啟動(dòng) （1）個(gè)性化推薦铅歼。這種情況來(lái)說(shuō)，絕對(duì)的冷啟動(dòng)是不存在的换可，在推薦策略（2）這篇文章中提到椎椰，對(duì)新用戶在登錄前、登錄中...
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推薦策略（3）——內(nèi)容畫像不同領(lǐng)域的內(nèi)容畫像差別比較大沾鳄，比如電商產(chǎn)品推薦是基于商品價(jià)格慨飘、類型瓶殃、品牌等衙四，音樂(lè)產(chǎn)品推薦是基于風(fēng)格、歌手、作曲人等柜某，本篇以新聞資訊類產(chǎn)品為例漠魏，分享一下內(nèi)容畫像的構(gòu)建澳厢。 首先鸦采，...
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推薦策略（2）——用戶畫像
一、用戶畫像的作用 · 精準(zhǔn)營(yíng)銷稽坤。我們知道用戶對(duì)什么感興趣丈甸，就可以利用短信、郵件尿褪、產(chǎn)品內(nèi)廣告等途徑睦擂，進(jìn)行精準(zhǔn)推薦。 · 用戶統(tǒng)計(jì)杖玲。比如我們想知道中國(guó)大學(xué)購(gòu)買書籍人數(shù)top10...
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產(chǎn)品群面題目分析
產(chǎn)品類群面題目一般包括三類：功能優(yōu)先級(jí)排序顿仇、新產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)相關(guān)摆马。 1 功能優(yōu)先級(jí)排序 思路：產(chǎn)品當(dāng)前發(fā)展階段（外部環(huán)境+產(chǎn)品本身）——用戶需求（用戶數(shù)與需求頻次）——解...
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推薦算法（1）——整體流程
先看推薦引擎的架構(gòu)： 以“今日頭條”為例臼闻，聊一聊推薦策略是如何應(yīng)用在產(chǎn)品中的。 從我理解的來(lái)看今膊，一共分為四個(gè)步驟：獲取數(shù)據(jù)些阅、召回伞剑、排序斑唬、結(jié)果展現(xiàn)。 一黎泣、獲取數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)是推薦系...
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關(guān)注云計(jì)算抒倚，解讀云產(chǎn)品和技術(shù)褐着。
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Don't make me think抽了一個(gè)完整的周末含蓉，將之前的讀書計(jì)劃完成了——《用戶體驗(yàn)要素》與《Don't make me think》。 為了方便記憶项郊，整理成了思維導(dǎo)圖的形式~
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滴答清單產(chǎn)品分析報(bào)告第1章產(chǎn)品概述 1.1 產(chǎn)品定位 滴答清單是一款幫用戶高效完成任務(wù)和規(guī)劃時(shí)間的應(yīng)用,擁有跨設(shè)備云同步馅扣、周期提醒、清單管理着降、清晰分類差油、協(xié)作和集成日歷的應(yīng)用。 1.2市場(chǎng)分析 效...
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奕心的簡(jiǎn)書漂流開始了
一直喜歡寫字。 2013年高中畢業(yè)蓄喇，寫了很長(zhǎng)的一篇QQ日志发侵，描述高中三年我的朋友、生活妆偏。那年9月刃鳄，來(lái)到北理工念書，開始寫日記楼眷，做讀書筆記铲汪，寫旅行隨感，所以我特別鐘情于大大小小...
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