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pheyer Mar 9, 2017
应该有推荐算法吧，其实就是大数据，就像你用网易云音乐，积累了一定量的喜欢的音乐后就会给你推荐喜欢的音乐
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ibufu Mar 9, 2017
一个猜想，不知道对不对，给每个新闻打标签，根据你现在看的新闻推荐相同标签的就好了
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greatghoul Mar 9, 2017 via iPhone
网易的推荐十分垃圾，我日常积累的喜欢，孩子打开听了首儿歌，然后每天给我推荐儿歌。现在用回都豆瓣了。
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leedstyh Mar 9, 2017
@greatghoul 哈哈，想起来当年的智能 ABC 输入法了，每次正常的输入，都不记录我输入的词组，结果偶然打错了一个词组，选了个错别字，他到是给记住了，而且还改不回来
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clearbug Mar 9, 2017 via Android
不知道是不是我想多了。。。这打广告的方式让我想起了《万万没想到》
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laogui Mar 9, 2017 via Android
@greatghoul 哈哈哈，同感
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hellommd Mar 9, 2017
我想到的是用语言云，分析新闻内容，然后归类，再提取。
讯飞开放平台、腾讯文智等都有提供此类服务。 |
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levn Mar 9, 2017 via Android
记得曾经有一个东西叫无觅网。。。
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acros Mar 9, 2017
你看你现在的话题右下角都能自动提炼出关键词呢
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langmoe Mar 9, 2017
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lawfun Mar 9, 2017
胡乱猜猜
A 用户看某些新闻关键字 组成一个集合 a ， B 用户看某些新闻关键字 组成一个集合 b ， C 用户看某些新闻关键字 组成一个集合 c ， ... ... a 和 c 的交集 最大，就给 a 推 c 看过的东西 |
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riordanw Mar 9, 2017 via iPhone
请 Google “余弦相似性”，万变不离其宗。
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f0rger Mar 9, 2017 via iPhone
2#是对的，文章打 tag ，你看的文章，会命中几个 tag ，然后推荐相同 tag 的文章，大概是这样。
不过文章爬取分析自动打 tag 就不清楚怎么搞的了 |
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wzha2008 Mar 10, 2017
肯定是多个模型的混合推荐，有基于内容相似性的（比如楼上说的根据文本提取 tag ），也有用协同过滤的，还有简单的热门推荐（冷启动用户）。每个推荐模型有权重，然后对推荐结果排序，每次取前 8 返回，再根据用户反馈推荐，对某些类别或 tag 做加权降权。一般的推荐系统大概就是这种策略。
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hanzichi Mar 10, 2017
想知道一般这种岗位用啥语言。。
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pixyzul Mar 10, 2017
我想知道他们有多少人工编辑打 Tag ，因为文章实在是分得够细够准，我对纯机器能否做到如此好的体验非常怀疑。
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