頭條演算法通用
❶ 今日頭條的推薦機制是怎麼演算法的
今日頭條號是根據大數據智能分發文章給相關興趣的用戶的。
具體如何提升推薦量？
可參考網路經驗【今日頭條號提高推薦量閱讀量的技巧？】
❷ 今日頭條是怎樣做到精準演算法推薦
今日頭條藉助個性化推薦提高用戶瀏覽新聞的時長，個性化推薦中最常用的演算法就是協同過濾演算法，包括基於物品的協同過濾和基於用戶的協同過濾。說成人話就是，與你同類的人喜歡什麼，就給你推什麼新聞，看了A新聞的人也瀏覽了B新聞，那麼就給你推薦B新聞。
同時，根據用戶的瀏覽軌跡和偏好，不斷更新迭代用戶的標簽（用戶畫像），提升推薦的准確率。
個性化推薦中比較難的就是冷啟動階段，無法判斷用戶的偏好，因為難以推薦能吸引用戶眼球的新聞。達觀數據採用的是多種策略來改善冷啟動用戶的推薦質量，最重要的一點就是需要秒級生成用戶畫像，快速完成冷熱轉換，確保用戶留存率。
❸ 今日頭條的推薦機制是怎麼演算法的
今日頭條是屬於機器演算法推薦機制的平台，也就是說，即使你沒有粉絲來到頭條上發表內容，也可以獲得比較大的推薦，一個剛來頭條不久的新人創作出10萬百萬閱讀都是有可能的。
但要想創作出閱讀量高的內容，就需要了解清楚今日頭條的推薦機制：
每一個使用今日頭條APP的用戶，都會被系統打上各種類型的標簽，比如你經常看體育看足球，今日頭條就會認為你是一個體育愛好者，那麼當有頭條號作者發布足球相關的內容時，就會優先推薦給你。
所以說要想讓你的文章獲得比較大的推薦量，首先你需要在文章的標題和內容中，體現出來你的領域和人群，以方便系統判定你的類型，幫你推送給精準的用戶。
如果你的標題和內容中都沒有體現出來相應的關鍵詞，那系統就不知道要把你的內容將會給推薦給誰，很有可能會造成閱讀量，推薦量都不好的結果。
除了上面這個最基礎的人群和關鍵詞匹配外，用戶的行為動作也是影響頭條號推薦的關鍵因素。
評論，收藏，轉發點贊和讀完率，這些都決定的，你的內容是否會獲得比較高的推薦。
一篇文章發布後會經過一輪這樣的推薦：初審、冷啟動、正常推薦、復審。
初審是一般機器審核，通過內容判定出你是否有違規行為，初審通過後，將進入冷啟動階段。
冷啟動就是系統把你的內容推送給一小批可能對你內容感興趣的人群，然後根據這個人群的反應，比如說讀完率、點贊互動評論的整體情況，對你進行下一輪的正常推薦。
如果這些互動都比較好，讀完率很高點贊，評論都很好，收藏量也很多，那麼系統就會給你加大推薦，推薦給更多的用戶。
當推薦到一定程度後，系統會給用戶的反饋情況進行復審，比如說有人舉報，或者負面評論過多，如果在復審種，發現你屬於標題黨或者內容過於負向，將系統將會不再推薦。
這是今日頭條的推薦機制和推薦流程，弄懂這個推薦流程後，會對你的頭條號運營有很大的幫助。
❹ 頭條的前端面試對演算法的要求有多高
題目：給定一個整形數組，數組是無重復隨機無序的，要求列印出所有元素左邊第一個大於該元素的值。
[cpp]view plain
#include<iostream>
#include<time.h>
#include<stack>
usingnamespacestd;
voidshuffle(inta[],intn)
{
srand(time(NULL));
for(inti=0;i<n;i++)
{
intindex=rand()%n;
inttmp=a[i];
a[i]=a[index];
a[index]=tmp;
}
}
voidf(inta[],intn)
{
stack<int>s;
if(n<=1)
return;
s.push(a[0]);
for(inti=1;i<n;i++)
{
while(!s.empty()&&a[i]>s.top())
{
cout<<s.top()<<','<<a[i]<<endl;
s.pop();
}
s.push(a[i]);
}
}
intmain(intargc,char*argv[])
{
int*a=newint[atoi(argv[1])];
for(inti=0;i<atoi(argv[1]);i++)
{
a[i]=i+1;
}
shuffle(a,atoi(argv[1]));
for(inti=0;i<atoi(argv[1]);i++)
{
cout<<a[i]<<'';
}
cout<<endl;
cout<<"------------------------------"<<endl;
f(a,atoi(argv[1]));
return0;
}
這個題目就是頭條的的演算法題目。這就是他的要求。