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社交和用戶行為分析
用戶可使用微信,微博,qq賬號或注冊今日頭條賬號登陸今日頭條。根據(jù)其社交行為、閱讀行為、地理位置、職業(yè)、年齡等挖掘出興趣。通過社交行為分析,5秒鐘計算出用戶興趣;通過用戶行為分析,用戶每次動作后,10秒內(nèi)更新用戶模型。
自然語言處理和圖像識別技術(shù)
對每條信息提取幾十個到幾百個高維特征,并進行降維、相似計算、聚類等計算去除重復(fù)信息;對信息進行機器分類、摘要抽取,LDA主題分析、信息質(zhì)量識別等處理。
基于機器學(xué)習(xí)的推薦引擎
根據(jù)人的特征、環(huán)境特征、文章特征三者的匹配程度進行推薦。
實時海量數(shù)據(jù)處理構(gòu)架
實時推薦,0.1秒內(nèi)計算推薦結(jié)果,3秒完成文章提取、挖掘、消重、分類,5秒計算出新用戶興趣分配,10秒內(nèi)更新用戶模型。
精準定位人群進行傳播
根據(jù)用戶所在城市,自動識別本地新聞,精準推薦給當(dāng)?shù)鼐用瘛?筛鶕?jù)用戶年齡、性別、職業(yè)等特征,自動計算并推薦其感興趣的資訊。
1、社交和用戶行為分析
用戶可使用微信,微博,qq賬號或注冊今日頭條賬號登陸今日頭條。根據(jù)其社交行為、閱讀行為、地理位置、職業(yè)、年齡等挖掘出興趣。通過社交行為分析,5秒鐘計算出用戶興趣;通過用戶行為分析,用戶每次動作后,10秒內(nèi)更新用戶模型。
2、自然語言處理和圖像識別技術(shù)
對每條信息提取幾十個到幾百個高維特征,并進行降維、相似計算、聚類等計算去除重復(fù)信息;對信息進行機器分類、摘要抽取,LDA主題分析、信息質(zhì)量識別等處理。
3、基于機器學(xué)習(xí)的推薦引擎
根據(jù)人的特征、環(huán)境特征、文章特征三者的匹配程度進行推薦。
4、實時海量數(shù)據(jù)處理構(gòu)架
實時推薦,0.1秒內(nèi)計算推薦結(jié)果,3秒完成文章提取、挖掘、消重、分類,5秒計算出新用戶興趣分配,10秒內(nèi)更新用戶模型。
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