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從推薦算法出發，談談題庫個性化推題思路
個性化推薦、算法推薦這類概念已經在互聯網產品中十分常見，那么，我們是否可以將個性化推薦概念應用到在線學習領域，借助個性化推薦來提高學習效率？這篇文章里，作者談了談題庫個性化推題思路，一起來看一下。
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如何構建推薦系統的優化目標
在推薦系統當中，一旦策略產品經理和算法工程師在商量與構建優化目標不夠準確，這會帶來的后果就是和實際期望的效果南轅北轍、大相徑庭，甚至給整個公司業務目標、商業收入帶來致命的影響。有一句話說的很好：如果一項技術本身是新穎并且先進的，但是應用的方向和實際需求的方向有很大的偏差，那么這項技術的成果不可能是顯著的。
評美團給騎手規劃逆行送餐路線：勿因盲目逐利而造就多方共輸
前幾天有新聞爆出外賣平臺給騎手規劃“逆行”路線，消息一出引發大家熱議。配送時間重要，交通安全更重要。雖然平臺也有干預，但類似的豪賭，還是不要為好。
構建推薦系統：產品經理需要做些什么
假如你是一家電商公司的產品經理，你會怎么搭建好一個推薦系統？這篇文章里，作者就嘗試做了解答，并從需求定義、數據準備、技術實現和評價標準這四個方面做了梳理，一起來看看吧。
「對標賬號」抄得好，賺錢少不了
在借鑒對標賬號這件事上，很多人所找的對標賬號，可能并不精準，因為在尋找過程中，我們容易陷入只關注內容角度的誤區。那么，怎么更精準地尋找對標賬號？找到優秀的對標賬號后，我們又該怎么進行下一步？一起來看看本文的拆解。
破除信息繭房，需要平衡“個人信息”和“推薦算法”的聯動效應
近日，有網友發現不同的手機打開同一條視頻的朋友圈，評論居然截然不同。打開評論區，依舊是我們熟悉的內容，這就造成了我們活在自己信息繭房里。
男性和女性的評論區不一樣，算法連這也不放過了？
自從頭條、抖音等靠著推薦算法成功的產品興起，“信息繭房”這個詞就一直被大家提及。原本是一個小眾的研究越來越被人們所熟知。前幾天熱搜上因為短視頻產品的評論區不一樣的話題，又將這個詞代入大眾的認知里。是否真的是信息繭房？我們來看看作者的分析。
B站的推薦算法機制大揭秘！
本篇文章以2023年5月最新公開的兩份b站推薦算法為例，具體分析其中的兩大算法：安全算法和推薦算法。作者對這兩種算法進行簡單舉例，方便讀者理解。希望能對你有一定的參考幫助。
ChatGPT：打破推薦算法的“牢籠”
“猜你喜歡”為什么沒能猜中我們的喜好？因為現有的推薦算法是沒有「感知力」的，只能用類比的邏輯來分析我們可能想要什么。而以ChatGPT為首的LLM（大型語言模型）可以理解人的語言，它更能 “看透” 一句話背后的真實意圖，即有更強的感知能力，恰好可以彌補現有推薦算法的缺陷。
一點對探探推薦策略的思考
推薦算法在日常生活中的應用已經越來越普遍。在交友軟件這一領域，平臺要怎樣通過推薦算法，為用戶提供合理的匹配人選和舒適的交友體驗呢？本文以探探的推薦算法為例，分析了探探在交友匹配上的推薦邏輯，希望能對你有所啟發。
AI與產品| 網易云音樂中的歌曲推薦算法
編輯導語：推薦算法在產品設計中的應用十分廣泛，能夠很好的服務于產品和用戶，進而提升產品的體驗感。本篇文章作者分享了網易云音樂中的歌曲推薦算法，講述了推薦算法...
