2023/07/11  711

懒人听书个性化推荐算法原理分析报告

算法分析报告： 一、全周期行为 算法设计：懒人听书个性化推荐算法根据用户的收藏、完播、下载行为，通过多重筛选机制确定用户对音频和相关内容的兴趣范围。然后，通过在系统内部对相关目标内容进行打散、筛选后推荐给用户。 算法开发：在开发阶段，推荐算法主要

 2023/07/11  657

欢太浏览器信息流推荐算法分析报告

算法分析报告： 一、全周期行为 算法设计：欢太浏览器信息流推荐算法通过用户授权收集信息流行为信息，并基于这些信息构建用户画像特征。算法采用通用的四阶段pipeline过程，包括召回、粗排、精排、重排，以从百万级的推荐内容中筛选出用户最感兴趣的10至12个内容。

 2023/07/11  961

富途牛牛内容推荐算法运行机制分析报告

算法分析报告： 一、全周期行为 算法设计：富途牛牛内容推荐算法基于用户在软件内的各种行为（如自选、搜索、浏览、点击、关注、评论、分享、收藏、不感兴趣、黑名单设置）、个人设置、日志信息、IP地址以及设备信息，这些数据被综合统计和分析以提取用户的偏好特

 2023/07/11  905

喜马拉雅内容推荐算法运行机制分析报告

算法分析报告： 一、全周期行为 算法设计：喜马拉雅内容推荐算法使用深度神经网络模型，对用户行为数据进行训练和计算，以推送用户可能感兴趣的内容。算法还根据用户浏览行为进行实时反馈，以优化推荐结果。 算法开发：在开发阶段，算法根据用户历史点击、有效播

 2023/07/11  773

淘票票个性化推荐算法

算法分析报告： 一、全周期行为 算法设计：淘票票个性化推荐算法主要基于用户在访问或使用淘票票应用程序时的浏览、搜索记录，以及设备信息、服务日志信息，进行建模预测人群偏好特征，从而向用户推送可能感兴趣的商品展示、商业广告及其他信息。 算法开发：在开

 2023/07/11  720

得物个性化推荐算法分析报告

算法分析报告： 一、全周期行为 算法设计：得物个性化推荐算法主要基于用户行为和相关商品标签，以及用户的设备信息、内容浏览信息等进行建模。其设计目的在于撮合用户与商品或社区内容的关系，实现自动化计算、预测用户的偏好，并有针对性地推荐相关信息和服务

 2023/07/11  821

识货 APP 个性化推荐算法原理分析报告

算法分析报告： 一、全周期行为 算法设计：识货 APP 个性化推荐算法根据用户的行为数据，如点击、收藏、购买行为等，进行用户兴趣提取，然后通过召回、粗排、精排、重排干预等流程，将可能感兴趣的商品推荐给用户。设计时应确保算法能有效地识别和捕获用户的实际需

 2023/07/11  656

Soul个性化内容推送算法分析报告

算法分析报告： 一、全周期行为 算法设计：Soul个性化内容推送算法基于用户特征与偏好设计，旨在提供更有针对性的内容推送服务。在设计过程中，系统考虑了用户的基本资料（如年龄、性别、所在地等）、用户行为数据以及设备信息，这些数据能够帮助系统形成用户画像

 2023/07/10  773

蜻蜓FM内容推荐算法全面分析报告

报告标题：蜻蜓FM内容推荐算法全面分析报告 算法全周期行为分析： 算法安全：蜻蜓FM的内容推荐算法尊重并保护用户隐私，只收集用户播放序列等必要信息来进行推荐。这些信息是在用户授权的情况下收集的，并且使用了相应的加密技术和安全措施，保证信息内容和信息源

 2023/07/10  864

全面分析饿了么个性化推荐算法分析报告

报告标题：全面分析饿了么个性化推荐算法 算法全周期行为分析 算法安全：根据饿了么的公示情况，推荐算法严格遵守用户数据和隐私的安全性，收集用户设备信息、服务日志信息等来进行推荐，同时给予用户对数据的控制权，比如允许用户删除浏览和搜索记录、关闭个性