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        1. 今日新聞十大頭條內容,為什么感覺今日頭條的內容已經越來越沒有營養了?

          江蘇七位數 瀏覽量

          引:

          為什么感覺今日頭條的內容已經越來越沒有營養了?

          今日頭條新聞質量這么低,為什么有這么多用戶量?

          今日頭條是怎么做新聞推薦的?這篇文章告訴你|MindStore

          為什么感覺今日頭條的內容已經越來越沒有營養了?

          今日頭條,剛出來用時,還覺著不錯,可以匹配你的興趣愛好。

          但是用到后面,慢慢發現一些很low的笑話,八卦,或者自己yy的自己high的內容越來越多,充斥著整個版面,一打開感覺就是水到不行,后來慢慢粉轉路人了。

          所謂800位算法工程師,居然推薦抓出這種文章也是醉了,毫無營養可言。雖然其它幾家的新聞app推薦算法也不怎么樣,但好歹還有一些新聞大事可以看看。

          今日頭條新聞質量這么低,為什么有這么多用戶量?

          ①對于用戶來說,絕大多數新聞都是沒有價值的,都是掃一掃標題都過的。本來就沒有價值的東西,為什么要把質量搞那么高,搞那么高給誰看?

          ②廣告也是一種生活方式,廣告并非令人討厭的東西,如果你認為新聞有價值,那廣告也一定有價值,做新聞的人認為新聞有價值,廣告公司的人認為廣告有價值。既然廣告是有價值的,未必是令人討厭的,那么,大量的廣告也未必是錯的。淘寶上那么多廣告,你不也天天上?還樂死不疲?

          ③低俗的東西受眾才廣??!才是群眾喜聞樂見的??!所以你這么一個詞就講清楚了為什么今日頭條有這么多用戶??!

          ④誰說碎片化閱讀就是要在段時間內看到有價值的東西???回憶一下你碎片化時間都在干嘛?難道你是在背單詞?難道你是在背四書五經?難道你是在做微積分?難道你是在琢磨相對論?不,不是的!碎片化時間對于大多數人來說,不是有價值的,沒價值的時間當然要用來做沒價值的事情。

          ⑤你覺得今日頭條上的內容低俗?今日頭條可是號稱千人千面的,所以呢,今日頭條會跟你解釋說,今日頭條的內容雅俗共賞,你看到了低俗的內容,是因為你本身就是一個低俗的人。

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          剛剛與王石開完會的張一鳴,也許想不到,今日頭條的用戶量又往上漲了2000萬?!现?,MindStore與這款數億用戶的新聞聚合閱讀器合作第119期“MindTalk線場”時,被告知他們的用戶量已經從4.5億成長到4.7億。

          從2012年到2016年這幾年間,平均算下來,今日頭條平均一年新增1億多用戶,平均每月新增1000多萬用戶。每個月的成長,幾乎相當于別人努力一年甚至幾年的結果。

          隨手一翻2013年、2014年關于今日頭條的消息,夾雜著許多對產品的疑問:今日頭條稱自己使用“大數據算法”為用戶精準推薦內容,真的是用機器算法推薦,還是用人工推薦呢?而且效果確實好嗎?

          回頭來看,2012年到2016年,新聞客戶端一直是國內各個科技大公司的爭奪之地,網易、搜狐、新浪、百度、騰訊,一直在力推旗下新聞閱讀類的產品。而且,幾年前在各個移動互聯網的app都還沒錢打線下廣告的時候,首先開始進駐飛機場、地鐵站、公交站等廣告牌的,正是這些財大氣粗的新聞門戶。而今日頭條,從這些巨頭當中突圍而出,如果僅僅是按照傳統的新聞采編方式——在資源不對稱的情況下,很難成為一匹黑馬。

          有人說,今日頭條的用戶量大多是靠預裝帶起來的。然而,預裝對于各家門戶的新聞客戶端來說,是一個帶來用戶量的常用手段。如果大家都用了同樣的手段,但最終留下來的是今日頭條,這說明了什么?

          市場是檢驗一款產品到底成功與否的唯一標準。今日頭條推薦的新聞,更符合用戶群體的口味。

          然而,在擁有數億用戶的情況下,今日頭條若依然堅持人工推薦的話,人力成本巨大不說,效率也不會高。通過技術手段,自動化整個服務鏈條,從來是應對業務規?;穆窂?。假如你以前不相信今日頭條自己有做個性化內容推薦算法,那么現在,你必須相信今日頭條它已經這么做了。因為沒有一份報紙,可以每天出版數億份不同內容的讀物。

          那么,今日頭條如何做到內容精準化的推薦,它對今日頭條的商業模式帶來怎么樣的影響?通過機器的方式對信息的分揀,以及推送,真的可以觸動到讀者的心嗎?

          4月20日,今日頭條核心算法負責人楊震原,在MindStore分享時提到,一開始今日頭條的推薦算法,首先入手的是“非個性化推薦”——解決的熱門文章推薦,以及新文章冷啟動的問題。楊震原在“MindTalk線場”說,“單純的熱門(文章),會讓一些新文章沒有機會。單純的隨機(推薦),(文章)質量當然不好,所以考慮一些簡單方法,比如算一下威爾遜置信區間,來平衡熱與新的問題?!?/p>

          之后,今日頭條開始逐步引入個性化推薦的策略。他們所采用的,是協同過濾(CollaborativeFiltering)**+基于內容推薦,直到今天依然構成今日頭條推薦算法的基礎。

          關于協同過濾,參考IBMdeveloperWorks中文社區的專業解釋,“協同過濾一般是在海量的用戶中發掘出一小部分和你品位比較類似的,在協同過濾中,這些用戶成為鄰居,然后根據他們喜歡的其他東西組織成一個排序的目錄作為推薦給你?!?/p>

          楊震原在MindStore分享,“(協同過濾)是一個很好的方法,直到今天我們還一直使用。但缺點也很明顯,對于沒有行為(記錄)的文章,沒辦法推薦,所以沒辦法用于文章的冷啟動。所以我們引入了基于內容推薦的策略。比如計算文章的分類、文章的關鍵詞,然后根據用戶對文章的閱讀、瀏覽等信息,細化用戶的個人資料?!@樣子,如果文章是和科技相關的,而用戶的個人資料也顯示科技相關,那么就算匹配?!?/p>

          “在之后的工作,是把特征、模型做得更加細化。比如,文章實體詞的抽取。我們最近對文章的分析,已經做得很細,可以精確地提取實體詞。我們近期引入了‘詞嵌入’(wordembedding)方法,做向量化的分析,還引入LDA的方法,進行topic分析等等?!?/p>

          除此之外,今日頭條還通過用戶對內容的“正負反饋”來判斷內容匹配是否精準。正反饋,包括用戶點擊了、看了很長時間、分享了、收藏了、評論了,都是正反饋。負反饋反而是比較難獲取的,現在今日頭條在內容上設置了一個小叉,點擊之后,會咨詢用戶不感興趣的理由,這種做法則會獲取比較強的負反饋。但是通過這種方式收集到的數據還不多。

          那么,我們知道現在的個性化推薦算法還未盡善盡美。在“MindTalk線場”上,有用戶提問,“今日頭條如何平衡傳統意義上的頭條新聞和用戶感興趣的頭條新聞?”對此,楊震原的回答是,“我們目前是增加非常少的運營干預一天只有零星幾條,來增強傳統頭條新聞的推薦,避免機器推薦對這類內容推薦的不足?!钡?,拿捏新聞推薦的平衡點,是整個業界都在鉆研的問題。

          通過楊震原的解釋,我們基本知道了今日頭條推薦算法的原理:通過算法,一邊提取內容的特征,一邊提取用戶興趣的特征,然后讓內容與用戶的興趣匹配。不過,除了對文本進行分析外,今日頭條如何對用戶進行分析呢?

          今日頭條通過機器匹配用戶閱讀興趣,與內容本身的特征之后,這對他們的商業有怎樣的影響?

          廣告界有一句名言,“企業所投放的廣告費總有一半是浪費掉的,但是卻沒有辦法知道被浪費掉的是哪一部分?!苯袢疹^條目前的商業模式也是以廣告為主,因此在產品上所產生的巨大流量,可否與廣告內容精確匹配,進而進行更加精準的轉化。

          根據今日頭條所提供的案例,此前海爾旗下卡薩帝選擇在今日頭條的動態開屏和信息流中投放廣告,最后開屏廣告的轉化率達11.93%。

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