推送算法

A. 大数据是如何精准推送的

大数据通过对大量数据分析得出结论，根据历史数据分析当数据足够大时结论就相对准确。

在商店口所说的大数据的才能，从当地生活服务平台的好评，利用了根据商店的需求开发的全自动数据营销工具。通过大数据管理，可以把握消费者的消费倾向，创造出适合目标的市场营销方案和最适合边际利益的优惠额。

通过对客户行为数据的挖掘，电子商务平台提供个性化的采购建议和促销信息，影响消费决策，支持产品、品牌和店铺的销售工作。

从大数据在商业领域的应用来看，数据本身是没有价值的，大数据在商业场景中的应用，最终是基于人的标准，人的解释。而所谓大数据参与的精准营销，其实就是在合适的时间、合适的地点，将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。

(1)推送算法扩展阅读：

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

B. 名词解释 算法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

C. 网易云音乐的歌单推荐算法是怎样的

1）冷启动的时候基于热度的推荐会比较多，推荐流行热点音乐总是不会错的。
2）在用户使用一段时间，用户行为达到一定样本量以后，程序开始通过内容和社交关系逻辑产出内容，并且与热门内容按照一定比例推送给用户。
用户所有的行为（包括下载/喜欢，评论，播放完成度，播放次数等等）都会以不同的权重呈现在后续的推荐逻辑中。

D. 微信公众号里的推送阅读量是怎么计算的

一、每个微信 ID 每天可以贡献 5 个阅读数,但只有 1 个赞.连续 5 次打开文章,也没问题,阅读数会增加,再多就不算了.过晚上12点后,打开文章又可以增加 5 个阅读数。

二、只要TA在微信中打开即算数。

三、Web 版或 Mac 版微信打开的文章会跳转到 PC 浏览器,也不算数.微信文章在PC浏览器中是不显示阅读数的,也不显示“赞”数,手机浏览器同理。

四、贡献“阅读数”不需要关注公众号,聊天或朋友圈打开的文章均算数.只要在微信手机客户端里即可,除非第6条。

E. wish的算法和推送是什么意思

Wish是推送，玩的是移动购物，所以精美的图片、精准的Tags、简练的标题、一针见血的描述、多选SKU、具有吸引力的价格都是获得推送的关键维度。
比如客户搜索手机配件，那么那么记录下手机配件这个关键字，进行给客户推送。

F. 站长工具中自动推送和手动推送是怎么算的

自动推送你要吧代码加到你的模版里面,主动推送就是你自己推送,这样就比较麻烦点。

G. 今日头条的推送算法好吗

您好，今日头条的推送算法是基于日常的浏览历史来进行计算的，作为某个类型的喜好人群作为基数推荐。
如果您不喜欢某一类的内容，可以刻意地不去看该领域的内容，逐渐地头条就会减少推送，直至没有。
希望能够帮助到您。

H. 爱奇艺的推送机制是怎样的呢

我们的推荐系统主要分为两个阶段，召回阶段和排序阶段。

召回阶段根据用户的兴趣和历史行为，同千万级的视频库中挑选出一个小的候选集（几百到几千个视频）。这些候选都是用户感兴趣的内容，排序阶段在此基础上进行更精准的计算，能够给每一个视频进行精确打分，进而从成千上万的候选中选出用户最感兴趣的少量高质量内容（十几个视频）。

推荐系统的整体结构如图所示，各个模块的作用如下：

用户画像：包含用户的人群属性、历史行为、兴趣内容和偏好倾向等多维度的分析，是个性化的基石
特征工程：包含了了视频的类别属性，内容分析，人群偏好和统计特征等全方位的描绘和度量，是视频内容和质量分析的基础
召回算法：包含了多个通道的召回模型，比如协同过滤，主题模型，内容召回和SNS等通道，能够从视频库中选出多样性的偏好内容
排序模型：对多个召回通道的内容进行同一个打分排序，选出最优的少量结果。
除了这些之外推荐系统还兼顾了推荐结果的多样性，新鲜度，逼格和惊喜度等多个维度，更能够满足用户多样性的需求。
推荐排序系统架构

在召回阶段，多个通道的召回的内容是不具有可比性的，并且因为数据量太大也难以进行更加精确的偏好和质量评估，因此需要在排序阶段对召回结果进行统一的准确的打分排序。

用户对视频的满意度是有很多维度因子来决定的，这些因子在用户满意度中的重要性也各不相同，甚至各个因子之间还有多层依赖关系，人为制定复杂的规则既难以达到好的效果，又不具有可维护性，这就需要借助机器学习的方法，使用机器学习模型来综合多方面的因子进行排序。