對微博推薦演算法

㈠ 新浪微博的「你可能感興aa趣的人」採用了哪些推薦演算法

用戶模型
用戶發表內容相似度計算
用戶查看內容相似度計算

㈡ 如何做好「推薦演算法」有哪些常見的錯誤需要避免

在這里share一下。
1、推薦演算法的構成
一套標準的推薦演算法，需要四個組成部分
第一：數據源，行為基礎數據的篩選；通常，推薦演算法來源於用戶行為的採集，簡單說就是行為數據越豐富，樣本覆蓋率越全面，結果越准確；如果采樣有偏差，那麼結果就會有偏差。
舉例1：游戲推薦演算法，我們之前限於采樣技術水平和處理能力，用的是登陸用戶玩過的游戲歷史，那麼推薦結果就會偏重於需要登陸的游戲。而隨著技術提升用全部用戶玩過的游戲歷史，就更全面了。
舉例2：在搜索引擎中，對關鍵詞做推薦，有兩種方案，一種是基於廣告主的競價記錄；另一種是基於網民的搜索行為；前一種專業性更強，噪音小；後一種覆蓋面廣，噪音大，各有利弊，根據業務訴求選擇。
推薦演算法，通常來源於用戶的行為記錄，比如關鍵詞推薦用用戶搜索歷史，電商推薦用用戶購物歷史，游戲推薦用玩家玩游戲的歷史，然後基於演算法給出相關度，再排序展示 ；但這不絕對，也有並非基於用戶行為記錄的推薦原理，比如基於用戶身份特徵或其他地區、網路環境等特徵，限於篇幅和常見的業務訴求，這里就不展開說明了。
行為基礎數據必要時要做一些去除噪音的工作，比如你通過日誌分析玩家游戲歷史，或用戶購物歷史，至少知道把各搜索引擎和工具的抓取痕跡過濾出去，否則結果是很難看的。
演算法很多種，網上可以搜到很多，就算搜不到，或者搜到了看不懂，自己編也不難的（我就編過，效果自以為還不錯，但是的確不如人家專業的演算法效果好，所以適合練手，不適合出去吹牛）
不同演算法差異還是蠻大的，需要理解一下業務訴求和目標特徵來選擇。這個我真心不是高手，我們同事講的演算法我都沒能理解，就不多說了。微博上的「張棟_機器學習"和"梁斌penny"都是演算法高手，大家可以多關心他們的微博。
第三：參數！
絕對不要認為用到了好的演算法就可以了！演算法往往會基於一些參數來調優，這些參數哪裡來？很不好意思的告訴你，大部分是拍腦袋出來的。但是你拍腦袋出來後，要知道去分析結果，去看哪裡對，哪裡錯，哪裡可以改，好的演算法可以自動調優，機器學習，不斷自動調整參數達到最優，但是通常可能需要你不斷手工去看，去看badcase，想想是什麼參數因素導致的，改一下是否變好？是否引入新的bad case？
第四：校驗！
校驗一種是人工做盲測，A演算法，B演算法的結果混淆，選案例集，看哪個效果好；或A參數、B參數混淆，同理測試。通過盲測選擇認為更合理的演算法、更適宜的參數.
以上是個人認為，做好推薦演算法的步驟
下面說一下常見問題
1、以為有了演算法就ok了，不對參數優化，不做後續的校驗和數據跟蹤，效果不好就說演算法有問題，這種基本屬於工作態度的問題了。
2、對樣本數據的篩選有問題，或缺乏必要的噪音篩查，導致結果噪音多。比如你有個推廣位天天擺著，導致用戶點擊多，然後導致後台行為數據里它和誰的關聯都高，然後不管用戶到哪裡都推薦這個玩意，這就是沒有足夠篩查。
3、熱度影響
我說一下最簡單的推薦演算法
同時選擇了A和B的人數作為A與B的關聯度。
這個實現最簡單，也最容易理解，但是很容易受熱度影響
我曾經注意過某個熱門圖書電商網站，推薦的關聯書籍一水的熱門書籍，就是這個問題。
這些是非常簡單但是又非常容易出現的，關聯誤區。
4、過於求全
現在也遇到一些朋友，一提到推薦演算法或者推薦系統，就說我這個要考慮，那個要考慮，不管是行為記錄，還是用戶特徵，以至於各種節日效應，等等等等，想通過一個推薦系統完全搞定，目標很大，所以動作就極慢，構思洋洋灑灑做了很多，實現起來無從下手，或者難以寸進；我覺得，還是量力而行，從最容易下手的地方開始，先做到比沒有強，然後根據不斷地數據校驗跟蹤，逐漸加入其他考慮因素，步步前進，而不要一上來就定一個宏偉的龐大的目標；此外要考慮實現成本和開發周期，對於大部分技術實力沒有網路，騰訊，淘寶那麼強的公司而言，先把簡單的東西搞好，已經足夠有效了，然後在運營數據的基礎上逐次推進，會越來越好；有些公司是被自己宏大的目標搞的焦頭爛額，最後說，哎，沒牛人搞不定啊。嗯，反正他們的目標，我顯著是搞不定的。就這些，希望有所幫助

㈢ 微博里有像今日頭條里一樣的人工智慧的演算法嗎我如果在微博里看過一些東西後，下次再看時它會推薦……

裡面應該也是用到了協同過濾演算法。會根據相同類別，或者同等愛好人所看的視頻推薦給你

㈣ 微博有大數據推送嗎

微博有大數據推送。

我們的微博隨便看歡迎挖墳實際上微博是大數據推送，被挖到一兩年前的微博也很正常。微博本身的產品設計，使得即使沒有推薦系統，仍然會形成一個大的用戶關系網路，實現信息快速傳播；而衡量一個事物的價值，一個簡單的方法是對比看看保留它和去掉它時的差別。

微博需要健康的用戶關系網路，保障用戶feed流的質量，且需要優質信息快速流動，通過傳播淘汰低質信息。微博推薦的作用在於加速這一過程，並在特定的情況下控制信息的流向，所以微博推薦的角色是一個加速器和控制器。

最後回到微博推薦演算法中來，上面扯了那麼多，只是為了讓大家能對微博推薦演算法有更好的理解。我們的工作，是將微博推薦的目標和需要解決的問題，抽樣為一系列的數學問題，然後運用多種數據工具進行求解。

微博開放平台基本信息

微博開放平台為移動應用提供了便捷的合作模式，滿足了多元化移動終端用戶隨時隨地快速登錄、分享信息的需求，助力實現移動Apps、健康設備、智能家居，車載等多類型終端的社會化接入。

㈤ 微博關注別人後推薦的第一人

是相同領域的博主。
在關注了新的博主後，下面會推薦很多值得關注的博主，排在第一位的是和原博主相同領域的博主。
微博的推送演算法是以用戶的喜好為根據，並進行大數據分析得到的。

㈥ 微博的推薦內容怎麼調整

在首頁推薦下面一排菜單，游標默認在最左邊點亮的是熱門，你看這一排最右邊，有個加號鍵，點開之後就可以看到我的頻道，顯示目前會給你推薦的各種類型如情感，財經，明星等，點擊頻道管理，即可點擊對應內容頻道的叉叉X進行刪除，或者添加下面顯示的你感興趣的內容。不謝。

㈦ 微博最常訪問演算法

基礎及關聯演算法

這一層演算法的主要作用是為微博推薦挖掘必要的基礎資源、解決推薦時的通用技術問題、完成必要的數據分析為推薦業務提供指導。

這一部分中常用的演算法和技術如下：

分詞技術與核心詞提取

是微博內容推薦的基礎，用於將微博內容轉化為結構化向量，包括詞語切分、詞語信息標注、內容核心詞/實體詞提取、語義依存分析等。

分類與 anti-spam

用於微博內容推薦候選的分析，包含微博內容分類和營銷廣告/色情類微博識別；

內容分類採用決策樹分類模型實現，共 3 級分類體系，148 個類別；營銷廣告/色情類微博的識別，採用貝葉斯與最大熵的混合模型。

聚類技術

主要用於熱點話題挖掘，以及為內容相關推薦提供關聯資源。屬於微博自主研發的聚類技術 WVT 演算法（word vector topic），依據微博內容特點和傳播規律設計。

傳播模型與用戶影響力分析

開展微博傳播模型研究和用戶網路影響力分析（包含深度影響力、廣度影響力和領域內影響力）。

主要推薦演算法

1. Graph-based 推薦演算法

微博具有這樣的特點：用戶貢獻內容，社會化途徑傳播，帶來信息的爆炸式傳播。之所以稱作 graph-based 推薦演算法，而不是業界通用的 memory-based 演算法，主要原因在於：

• 我們的推薦演算法設計是建立在社交網路之上，核心點在於從社交網路出發，融入信息傳播模型，綜合利用各類數據，為用戶提供最佳的推薦結果；比如很多時候，我們只是信息傳播的關鍵環節，加入必要的推薦調控，改變信息傳播通路，後續的傳播沿著原來的網路自然的傳播。

• Feed 流推薦（我們稱作趨勢），是我們最重要的產品，而結果必須包含用戶關系。

從 graph 的宏觀角度看，我們的目標是建立一個具有更高價值的用戶關系網路，促進優質信息的快速傳播，提升 feed 流質量；其中的重要工作是關鍵節點挖掘、面向關鍵節點的內容推薦、用戶推薦。

對這部分的演算法做相應的梳理，如下面的表格：



這樣利用 content-based 很好的解決了冷啟動的問題，又充分發揮了 user-based CF 的作用，實現1+1>2 的效果。

分層模型混合：

很多情況下，一個模型無法很好的得到想要的效果，而分層組合往往會取得比較好的效果，分層模型混合即「將上一層模型的輸出作為下層模型的特徵值，來綜合訓練模型，完成推薦任務「。比如我們在做微博首頁右側的 ctr 預估排序時，採用分層邏輯回歸模型，解決了不同產品間特徵天然缺失與樣本量差異、曝光位置帶來的效果偏差等問題。

㈧ 微博推廣的方法有哪些

有很多人說利用微博達到了很好的推廣效果，也有很多人在苦尋微博的推廣的方法，下面就說說我做微博推廣的一些方法吧。

一、完善微博資料昵稱的重要性就不用說了吧，一個好的昵稱可以一眼就吸引別人的眼球。年齡、職業、所在地、愛好這些信息要盡可能的完善，因為別人可以通過這些信息搜索找到你。其次，資料越完善越真實給人的信賴感就越強，這樣用來推薦一個網站或者一個產品別人點擊的幾率就無形中增加了。

二、盡可能的增加粉絲粉絲越多，我們發的微博才能獲得更多的曝光率。但是增加粉絲也是非常有難度的，草根微博很多都只有寥寥幾個關注，那麼要怎麼增加粉絲數量呢。

1、做好內容微博也同樣要以內容為王，不要每條微博都是廣告，這樣讓人厭煩，躲都來不及。內容可以多發一些經典語錄、笑話、糗事之類的，這些東西網上一大把，直接復制粘貼就是。另外再加一些自己的心情、評價什麼的，效果會更好。

2、多關注別人多去關注別人，別人就有可能反過來關注你了。關注一百個人，只要這一百個人中有一個反過來關注了，那就是成功的。在開通賬號的時候，會有一個選擇關注這一步，這一步可以批量的關注別人，這也給增加粉絲關注提供便利。

3、使用小號可以注冊多個微博賬號，一方面可以相互關注，另一方面可以邀請別人過來關注自己的主號，將人氣聚集起來。

4、買粉絲現在這年頭賣什麼的都有，有一些專門賣微博粉絲的，加一千關注給多少錢，價錢很便宜。被關注得多了，獲得系統自動推薦的機會也大增了。人都有強烈的從眾心理，看到某個微博被關注的很多，也想看個究竟，很可能就順便給關注了。

三、勤發微博勤快是美德，在哪裡都能被認同。所發微博條數也是衡量微博質量的一個標准，發的數量越多，被展示的次數也就多，同時也增加了系統推薦的機會。有人說要發那麼多實在沒有內容發，這並不用每一條的原創，新聞網站的滾動新聞、實時話題，這些都可以用來做微博內容。騰訊的微博支持API接入，只用向騰訊申請，然後一個小程序將網站的整個內容或者一部分實時更新的微博，這個數量可是非常龐大的。

四、發話題和活動一個熱門話題有無數的參與者和聽眾，發起一個話題在其中帶點小廣告也不過分。什麼話題熱門，可以看看網路的搜索風雲榜，這種話題拿到微博里來發肯定也能備受關注的。如果願意砸錢，不妨和微博來個合作，發起一個活動，給點別人小利小益能夠達到的推廣效果是非常好的。