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seo每天一贴： 今日头条SEO算法原理大揭密
今天算法分发已经是信息平台搜索引擎浏览器社交软件等几乎所有软件的标配但同时算法也开始面临挑战挑战和误解网络。的推荐算法从2012年9月第一版开发运行至今已经经过四次大的调整和修改视频。
今日头条委托高级算法架构师曹欢欢博士公开今日头条的算法原理以期推动整个行业问
算法以下为《今日头条算法原理》全文广告推广。
今日头条资深算法架构师曹欢欢：
本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析用户标签评估分析内容安全等原理算法。
一系统概览
推荐系统如果 用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意的函数这个函数需要输入三个维度的变量SEO。视频UGC小视频问答微头条其中内容有很多自己的特征需要考虑如何提取不同内容类型的特征做好推荐天一。第二个维度是用户特征今日。包括各种兴趣标签职业年龄 性别等还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等头条。这三个维度是环境特征seo。这是移动互联网时代推荐的特点用户随时随地移动在工作场合通勤旅游等不同的 场景信息改善效果有所改善。结合三方面的维度模型会提示一个预测即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。
这里还有一个问题如何才能无法解决 直接达到目标的目标？
推荐模型中点击率阅读时间点赞评论转发包括点赞都是可以量化的目标能够用模型直接拟合做预测看线上提升情况可以知道 做一个好不好。但一个大体量的推荐系统服务用户众多不能完全由指标评估约会数据指标以外的要素也很重要。的内容形式其推荐的目标不完全是让用户浏览还要考虑吸引用户回答为社区贡献内容。这些内容和普通内容如何混排怎样控制频控都需要考虑。
此外平台出于内容生态和社会责任的考量像低俗内容的打压标题党低质内容的打压重要新闻的置顶限制强插低档账号内容降权都是算法本身无法完成 需要进一步对内容进行干预。
下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何实现。监督学习问题。可实现的方法有很多某些传统的协同过滤模型监督学习算法逻辑回归模型基于深度学习的模型Factorization Machine和GBDT等。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。现在很流行将LR和DNN结合前几年Facebook也将LR和GBDT 头模型之后再看一下典型的推荐特征主要有四类。
第一类是相关性特征就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显着性的匹配包括关键字匹配分类匹配来源匹配主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配从用户向量与内容向量的距离可以引发。