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热门推荐
影响热门的参数：
阅读量、评论量、关闭率、使用时长、时效性、点击率、互动量（转发）、点赞量、分享量、收藏量（表示 好）、人工干预、购买量
案例——关闭率
国外一***判断热度标准：
在观看该视频状态下，
关闭整个网站的比率—关闭率
关闭率越高，视频热度越高
案例——热搜
1、挖掘信息密度（数量（发文量、转发量、评论量、点赞量）、时效性、用户分层、地域特征）
2、筛选TOP关键词
3、敏感词过滤
4、归一化去重处理
5、人工（检查、调置顶）
6、呈现
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根据关键词（标签）
周杰伦资讯——周杰伦
协同推荐（保障多样性）
（群体）
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根据用户兴趣（实体词）推荐内容
问题：越推越窄
内容策略
抓内容——筛选内容——打分——使用
资讯/视频类打分系统
NLP
自然语言处理 NLP：Natural Language Processing
自然语言处理：1、切词；2、识别/理解；3、匹配
例：
1、西安/好吃 的/餐馆/在哪儿
2、西安/餐馆
3、西安的餐馆
例：
1、昆明/过年/天气/咋样
2、昆明/春节/天气
3、昆明的天气
排序策略
时间顺倒序（24h）
搜索排序（准确率；召回率）
案例
资讯APP
TOP10 排行榜方案
规则 前台 后台
刷新功能
刷一次出几条？
例：
10*h(6h)；（间隔6h，更6 * 10 = 60 条）
大于20分钟无刷新，提示刷新
反作弊策略
每一段加白色文字；——> 防止抓内容
每天最多20积分；——>防止刷分
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