《内容算法》——走近内容推荐
推荐是一个协作与进化的过程：
对内容而言，每一个用户既是消费者又是决策者，被认可的内容得以进一步扩散，不被认可的内容则被系统纠偏，以免给更多人造成负面影响
对用户而言，每一次行为反馈都在不断地完善自己的数字躯体（用户画像），而系统的兴趣探索行为，也在进一步给这副画像补充更多维度
搜索系统的架构分为离线和在线两部分：
在 推荐系统中，用户的行为不仅像在搜索系统中那样具有针对内容价值的群体评估意义，而且还具有针对自身画像的个体进化意义
推荐是一个协作与进化的过程：
对内容而言，每一个用户既是消费者又是决策者，被认可的内容得以进一步扩散，不被认可的内容则被系统纠偏，以免给更多人造成负面影响
对用户而言，每一次行为反馈都在不断地完善自己的数字躯体（用户画像），而系统的兴趣探索行为，也在进一步给这副画像补充更多维度
搜索系统的架构分为离线和在线两部分：
在 推荐系统中，用户的行为不仅像在搜索系统中那样具有针对内容价值的群体评估意义，而且还具有针对自身画像的个体进化意义