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系統(tǒng)邏輯架構(gòu)

用戶畫(huà)像創(chuàng)建

協(xié)同過(guò)濾算法：基于共同的用戶特征的推薦，例如同是某一地區(qū)的用戶，同是某一個(gè)學(xué)歷層次的用戶?；趦?nèi)容的推薦，例如訪問(wèn)過(guò)某類新聞的用戶，推薦相似的新聞；推薦過(guò)而沒(méi)有被點(diǎn)擊的新聞，即用戶不感興趣的新聞權(quán)重降低
基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦：給用戶推薦不同類但存在關(guān)聯(lián)的新聞。例如A新聞和B新聞經(jīng)常同時(shí)被一個(gè)用戶訪問(wèn)，那么給訪問(wèn)A新聞的用戶推薦B新聞
相似性算法：訪問(wèn)過(guò)相似數(shù)據(jù)的用戶，推送其他用戶訪問(wèn)過(guò)的新聞。例如A用戶訪問(wèn)過(guò)新聞1、2、3，B用戶訪問(wèn)過(guò)新聞1、2，那么就可以給B用戶推薦新聞3

系統(tǒng)應(yīng)用

精準(zhǔn) 營(yíng) 銷

精準(zhǔn)直郵短信

App消息推送

個(gè)性化廣告

用戶研究

產(chǎn)品優(yōu)化

產(chǎn)品功能私人定制

個(gè) 性服務(wù)

個(gè)性化推薦

個(gè)性化搜索

業(yè) 務(wù) 決策

排名統(tǒng)計(jì)

地域分析

行業(yè)趨勢(shì)

競(jìng)品分析

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