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什么是內(nèi)容興趣偏好標簽呢?

  簡單來說就是分析用戶喜歡看的文章類型，得到用戶的興趣偏好，在這樣的基礎上，對用戶進行內(nèi)容的個性化推薦和push推送，來有效促進app的活躍并拉長用戶生命周期。

  這件事情簡單來說其實就是兩步走：

  一是，給文章進行分類，也就是我們俗稱的給文章打標簽。

  二是，給用戶打標簽，也就是用戶閱讀了哪些類型的文章，相應的就會獲取到自己的興趣偏好標簽。

  那么在實際操作中真的如此簡單嗎?看似簡單的兩個環(huán)節(jié)，究竟是如何實現(xiàn)的呢?

  一般情況下有三種方式獲取樣本：

  一是人工對文章進行標注，優(yōu)點是準確，缺點是效率低，對于算法要求大量樣本的要求，成本非常高。

  而另一種方式則是通過一些開源網(wǎng)站提供的關(guān)鍵詞進行模型訓練，比如可以從搜狗詞庫獲取，優(yōu)點是成本低，但缺點也很明顯，由于不同的分類體系對部分分類的理解不一致，導致分類并不夠準確，后期需要耗費大量的人力進行矯正。

  第三種方式是和一些資訊類app進行合作，獲取他們的文章以及分類作為樣本，例如目前做的比較好的如今日頭條、uc等都是不錯的選擇。我們當時其實都嘗試了(一把辛酸淚)。

  獲取樣本以后，就是算法模型的訓練及其檢驗了。算法模型的訓練原理，即通過對樣本文章進行分詞，抽取實體，建立特征工程，將每一個特征詞作為向量，擬合出一個函數(shù)，這樣，當有新的文章時，該文章通過分詞，并通過模型計算出結(jié)果。但模型并不是能夠有樣本一次性就能準確的，模型還需要進行測試和矯正。