首要任务是获取头条用户发布的图像、文章及用户兴趣标签数据
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  用户乐趣保举是为今日头条中的某个用户u∈ U 保举与其乐趣类似的用户调集U? U 。

  系统环节手艺按照用户已知的偏好、乐趣等属性或商品内容属性相婚配,为用户保举老友或感乐趣商品,该保举手艺曾经用使用于良多范畴。

  将上述的各类保举系统操纵手艺手段组合起来,充实阐扬各保举系统的长处,规避其错误谬误。在必然程度上提高了保举结果自从保举系统问世,就使用到各类范畴——如:用户、册本、购物、旧事、美食等;

  如:我们在头条上阅读某条则章然后保举给我们一个风行的商品或办事,我们但愿将采办消息分享到微头条里的每一小我,这也恰是头条产物社交化的主要性。

  协同过滤保举手艺次要通过系统识别具有不异或类似乐趣和偏好的用户,并为用户进行保举。

  今日头条曾经充实操纵用户发布的图像、文章和用户标签数据等消息,找到了较为无效的用户乐趣暗示方式。换言之,用户乐趣识别成果是基于图像、文章和用户标签融合的。

  老友保举的目标是:让用户更便利的找到熟悉或乐趣类似的老友,使得用户的社交收集布局也愈加实在可托。

  为了愈加精细的研究各个模态特征权重对整个保举方式的贡献,能够对各个模态表达的类似度进行加权如公式如下:

  因而,首要使命是获取头条用户发布的图像、文章及用户乐趣标签数据,并对这些数据进行预处置;然后,提取图像语义特征、文章语义特征和用户标签特征,并通过以上三种特征的组合,获得多模态的用户乐趣表达;最初,通过计较分歧用户之间乐趣表达的余弦类似度,选择最类似的Top-N个用户保举给方针用户。

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  考虑到今日头条中具有三种分歧模态的消息可以或许表征用户乐趣——即头条图像、文章和用户标签,因而得出一个头条基于多模数据的用户乐趣表征方式。

  保守的电商不再是靠单一的卖商品或办事而具有,更多的是演化到基于社交收集或微头条的商品或办事。淘宝上的商品发卖也被证明有一部门来自于老友的保举。

  此中,coefficient为保举系数,C={文章,标签,图像},sim(i)别离暗示用户之间的文本、标签和图像类似度,ration(i)别离暗示用户之间的文本、标签和图像类似度分析保举时所占的比重。能够操纵网格搜刮的方式来探究最佳的权重 ratioi,此中 ratioi∈ [0,1] ,网格搜刮的步长为0.1。

  头条用AI算法给用户保举内容和商务及办事,次要按照用户在头条上浏览、评价、关心、点赞珍藏和发布的文本数据、标签数据和图像数据之间的语义联系关系来建立用户的乐趣表达,通过计较方针用户和候选用户之间的余弦类似度来为方针用户保举不异或类似的老友,进而为用户保举适合用户的内容和办事。

  (2) 在特征空间中,计较用户乐趣特征向量类似度,现实上就是:选择合适的数学计较方式估量特征向量之间的类似度。能够通过计较方针用户与候选用户集多模乐趣,表达的余弦类似度暗示用户间的类似程度,然后按照用户之间的类似度对候选用户集进行排序,最初将TopN个候选用户保举给方针用户。

  家喻户晓,字节跳动旗下的产物,无论是今日头条仍是抖音,均是在AI的赋能下成长的如鱼得水。那么,今日头条的精准保举是基于AI的哪些手艺?又是若何实践的呢?本文笔者将推理出今日头条的底层AI手艺力量和对AI的具体使用,共分上下两篇以飨读者。

  连诗路,公家号:LineLian。人人都是产物司理专栏作家,《产物进化论:AI+时代产物司理的思维方式》一书作者,前阿里产物专家,

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