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摘要:
针对大量视频内容数据靠人工编排并且还能触达到用户的偏好其中存在过多的困难,结合海量的用户行为数据与机器学习算法,设计实现一个智能的内容推荐系统,解决了编辑实际工作中依靠人力判断导致很多内容无法触达等缺陷,可以对不同入口的推荐策略进行自由设计并分流判断出更优的策略,也帮助运营人员得到更可靠的策略。反馈数据对模型的优化,也使这个系统可以持续的优化推荐的效果,最后满足整体业务维持用户粘性的最终需求。
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文献信息
篇名 大数据驱动产品智能
来源期刊 产业科技创新 学科 工学
关键词 大数据 智能推荐 推荐策略 算法模型
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 41-42
页数 2页 分类号 TP311.13
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研究主题发展历程
节点文献
大数据
智能推荐
推荐策略
算法模型
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研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
产业科技创新
旬刊
2096-6164
53-1237/N
16开
云南省昆明市
2019
chi
出版文献量(篇)
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2
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