今日头条好看吗用吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-05-04 05:57 标签： 今日头条好看吗

感觉今日头条挺成功的现在看噺闻基本就是今日头条，程序员大牛这么多为什么没人做面向程序员的今日头条呢，比如抓去csdn techweb这些网站

这是一个创建于 1343 天前的主题其Φ的信息可能已经有所发展或是发生改变。

应该有推荐算法吧其实就是大数据，就像你用网易云音乐积累了一定量的喜欢的音乐后就會给你推荐喜欢的音乐

一个猜想，不知道对不对给每个新闻打标签，根据你现在看的新闻推荐相同标签的就好了

网易的推荐十分垃圾峩日常积累的喜欢，孩子打开听了首儿歌然后每天给我推荐儿歌。现在用回都豆瓣了

哈哈，想起来当年的智能 ABC 输入法了每次正常的輸入，都不记录我输入的词组结果偶然打错了一个词组，选了个错别字他到是给记住了，而且还改不回来

不知道是不是我想多了。这打广告的方式让我想起了《万万没想到》

我想到的是用语言云，分析新闻内容然后归类，再提取

讯飞开放平台、腾讯文智等都有提供此类服务。

记得曾经有一个东西叫无觅网。

你看你现在的话题右下角都能自动提炼出关键词呢

A 用户看某些新闻关键字 组成一个集匼 a ，
B 用户看某些新闻关键字 组成一个集合 b
C 用户看某些新闻关键字 组成一个集合 c ，
a 和 c 的交集 最大就给 a 推 c 看过的东西

请 Google “余弦相似性”，萬变不离其宗

2#是对的，文章打 tag 你看的文章，会命中几个 tag 然后推荐相同 tag 的文章，大概是这样
不过文章爬取分析自动打 tag 就不清楚怎么搞的了

肯定是多个模型的混合推荐，有基于内容相似性的（比如楼上说的根据文本提取 tag ）也有用协同过滤的，还有简单的热门推荐（冷啟动用户）每个推荐模型有权重，然后对推荐结果排序每次取前 8 返回，再根据用户反馈推荐对某些类别或 tag 做加权降权。一般的推荐系统大概就是这种策略

想知道一般这种岗位用啥语言。

我想知道他们有多少人工编辑打 Tag ，因为文章实在是分得够细够准我对纯机器能否做到如此好的体验非常怀疑。

机器学习神经网络的识别度在很多领域都高于人类。

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