產(chǎn)品設(shè)計(jì) 關(guān)不掉的“熟人推薦” 你有沒(méi)有在APP上刷到過(guò)熟人的尷尬?不想承載熟人社交壓力的用戶,想要的不過(guò)是“隱入人?!痹谏缃黄脚_(tái)上輕松沖浪。此時(shí)社交平臺(tái)自作主張進(jìn)行“熟人推薦”,無(wú)疑會(huì)影響用戶體驗(yàn),引發(fā)用戶反感。 字母榜 個(gè)性化推薦推薦算法熟人推薦
個(gè)人隨筆 抖音張一鳴:算法意識(shí)締造的字節(jié)帝國(guó) 對(duì)現(xiàn)在很多互聯(lián)網(wǎng)人來(lái)說(shuō),字節(jié)跳動(dòng)已經(jīng)算大廠了,但它是如何發(fā)展起來(lái)的,過(guò)往的故事其實(shí)少有人知。這篇文章,作者為我們分析了過(guò)去10年,字節(jié)在互聯(lián)網(wǎng)大潮中的波浪起伏,看看在短視頻、信息分發(fā)賽道上,張一鳴是顛覆型選手。 零售商業(yè)財(cái)經(jīng) 字節(jié)跳動(dòng)張一鳴抖音
產(chǎn)品設(shè)計(jì) 從推薦算法出發(fā),談?wù)勵(lì)}庫(kù)個(gè)性化推題思路 個(gè)性化推薦、算法推薦這類概念已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中十分常見(jiàn),那么,我們是否可以將個(gè)性化推薦概念應(yīng)用到在線學(xué)習(xí)領(lǐng)域,借助個(gè)性化推薦來(lái)提高學(xué)習(xí)效率?這篇文章里,作者談了談?lì)}庫(kù)個(gè)性化推題思路,一起來(lái)看一下。 YTY 個(gè)性化推薦推薦算法標(biāo)簽
個(gè)人隨筆 評(píng)美團(tuán)給騎手規(guī)劃逆行送餐路線:勿因盲目逐利而造就多方共輸 前幾天有新聞爆出外賣平臺(tái)給騎手規(guī)劃“逆行”路線,消息一出引發(fā)大家熱議。配送時(shí)間重要,交通安全更重要。雖然平臺(tái)也有干預(yù),但類似的豪賭,還是不要為好。 鄰章 推薦算法美團(tuán)外賣騎手
個(gè)人隨筆 構(gòu)建推薦系統(tǒng):產(chǎn)品經(jīng)理需要做些什么 假如你是一家電商公司的產(chǎn)品經(jīng)理,你會(huì)怎么搭建好一個(gè)推薦系統(tǒng)?這篇文章里,作者就嘗試做了解答,并從需求定義、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、技術(shù)實(shí)現(xiàn)和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)這四個(gè)方面做了梳理,一起來(lái)看看吧。 王振永 產(chǎn)品經(jīng)理產(chǎn)品設(shè)計(jì)推薦算法
產(chǎn)品運(yùn)營(yíng) 「對(duì)標(biāo)賬號(hào)」抄得好,賺錢少不了 在借鑒對(duì)標(biāo)賬號(hào)這件事上,很多人所找的對(duì)標(biāo)賬號(hào),可能并不精準(zhǔn),因?yàn)樵趯ふ疫^(guò)程中,我們?nèi)菀紫萑胫魂P(guān)注內(nèi)容角度的誤區(qū)。那么,怎么更精準(zhǔn)地尋找對(duì)標(biāo)賬號(hào)?找到優(yōu)秀的對(duì)標(biāo)賬號(hào)后,我們又該怎么進(jìn)行下一步?一起來(lái)看看本文的拆解。 職場(chǎng)退役的老七 商業(yè)模式對(duì)標(biāo)賬號(hào)推薦算法
個(gè)人隨筆 首次曝光 | 在如今推薦算法下的公眾號(hào)起號(hào)攻略! 普通人想做自媒體,但拿到結(jié)果的時(shí)間總是漫長(zhǎng)的。本文從公眾號(hào)起號(hào)策略講起,總結(jié)了3個(gè)賬號(hào)運(yùn)營(yíng)的核心技巧,希望對(duì)你有所幫助。 職場(chǎng)退役的老七 公眾號(hào)起號(hào)公眾號(hào)運(yùn)營(yíng)原理和技巧
業(yè)界動(dòng)態(tài) 破除信息繭房,需要平衡“個(gè)人信息”和“推薦算法”的聯(lián)動(dòng)效應(yīng) 近日,有網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)不同的手機(jī)打開(kāi)同一條視頻的朋友圈,評(píng)論居然截然不同。打開(kāi)評(píng)論區(qū),依舊是我們熟悉的內(nèi)容,這就造成了我們活在自己信息繭房里。 師天浩 個(gè)人信息信息繭房推薦算法
業(yè)界動(dòng)態(tài) 男性和女性的評(píng)論區(qū)不一樣,算法連這也不放過(guò)了? 自從頭條、抖音等靠著推薦算法成功的產(chǎn)品興起,“信息繭房”這個(gè)詞就一直被大家提及。原本是一個(gè)小眾的研究越來(lái)越被人們所熟知。前幾天熱搜上因?yàn)槎桃曨l產(chǎn)品的評(píng)論區(qū)不一樣的話題,又將這個(gè)詞代入大眾的認(rèn)知里。是否真的是信息繭房?我們來(lái)看看作者的分析。 差評(píng) 信息繭房推薦算法短視頻
AI人工智能 B站的推薦算法機(jī)制大揭秘! 本篇文章以2023年5月最新公開(kāi)的兩份b站推薦算法為例,具體分析其中的兩大算法:安全算法和推薦算法。作者對(duì)這兩種算法進(jìn)行簡(jiǎn)單舉例,方便讀者理解。希望能對(duì)你有一定的參考幫助。 挖塘人 2年B站初級(jí)
AI人工智能 ChatGPT:打破推薦算法的“牢籠” “猜你喜歡”為什么沒(méi)能猜中我們的喜好?因?yàn)楝F(xiàn)有的推薦算法是沒(méi)有「感知力」的,只能用類比的邏輯來(lái)分析我們可能想要什么。而以ChatGPT為首的LLM(大型語(yǔ)言模型)可以理解人的語(yǔ)言,它更能 “看透” 一句話背后的真實(shí)意圖,即有更強(qiáng)的感知能力,恰好可以彌補(bǔ)現(xiàn)有推薦算法的缺陷。 Vinky 2年ChatGPT初級(jí)
交互體驗(yàn) 一點(diǎn)對(duì)探探推薦策略的思考 推薦算法在日常生活中的應(yīng)用已經(jīng)越來(lái)越普遍。在交友軟件這一領(lǐng)域,平臺(tái)要怎樣通過(guò)推薦算法,為用戶提供合理的匹配人選和舒適的交友體驗(yàn)?zāi)兀勘疚囊蕴教降耐扑]算法為例,分析了探探在交友匹配上的推薦邏輯,希望能對(duì)你有所啟發(fā)。 一個(gè)數(shù)據(jù)人的自留地 2年初級(jí)推薦算法