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基于个性化推荐引擎技术,根据每个用户的兴趣、位置等多个维度进行个性化推荐,推荐内容不仅包括狭义上的新闻,还包括音乐、电影、游戏、购物等资讯。
根据其社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等挖掘出兴趣。通过社交行为分析,5秒钟计算出用户兴趣;通过用户行为分析,用户每次动作后,10秒内更新用户模型。
对每条信息提取几十个到几百个高维特征,并进行降维、相似计算、聚类等计算去除重复信息;对信息进行机器分类、摘要抽取,LDA主题分析、信息质量识别等处理。
根据人的特征、环境特征、文章特征三者的匹配程度进行推荐。
实时推荐,0.1秒内计算推荐结果,3秒完成文章提取、挖掘、消重、分类,5秒计算出新用户兴趣分配,10秒内更新用户模型。
根据用户所在城市,自动识别本地新闻,精准推荐给当地居民。
可根据用户年龄、性别、职业等特征,自动计算并推荐其感兴趣的资讯。

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