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信息流现在是当前互联网平台信息分发最高效的方式，本课程主要分享了信息流数据指标体系， 分信息消费者、生产者、平台方来介绍主要数据指标。希望能让你对信息流的基础数据指标有一定认识。欢迎在留言区提问，也欢迎大家关注我的微信公众号（数据民工来取经儿）进行学习。

这就是其中一个模型的打分逻辑，有多模型打分融合的精排层，会将多个模型的分数进行打分，每个模型的重要性不一样，因此分数都会有权重，将每个模型的分数进行权重计算后相乘在一起，就是这个item的排序分数，每个item按照分数进行从高到底排序，就会得到精排打分列表。推荐的本质是需要留住用户在APP中，让用户使用的时间变长，并且第二天也能留住用户，逐渐产生广告收益和其他收益，让用户消费更多，需要通过分析用户的历史行为以及当前的实时行为场景等，推荐系统自发生成查询条件快速给出推荐列表的行为，是一种无声的搜索。

NLP(自然语言处理)领域一个特别重要的任务叫做——文本摘要自动生成。此任务的主要目的是快速的抽取出一篇文章的主要内容，这样读者就能够通过最少的文字，了解到文章最要想表达的内容。由于抽取出来的摘要表达出了文章最主要的含义，所以在做长文本分类任务时，我们可以采用文本摘要算法将长文本的摘要抽取出来，在采用短文本分类模型去做文本分类，有时会起到出奇的好效果。文本摘要自动生成算法文本摘要抽取算法主要分为两大类： 一种是生成式：生成式一般采用的是监督式学习算法，最常见的就是sequence2sequ...

在信息流推荐业务中，用户浏览过程中涉及到上拉和下拉动作，下文解决如何实现相关操作。问：上拉加载和下拉刷新，请求的数据有什么不同？答：这是个概念性问题，上拉加载为刷新，下拉加载为分页。（是不是读起来感觉有点怪怪的）这其实也是一个表达习惯或认知问题，就像左滑/右滑、南风/北风一样。（南风是从南方吹来的风，气象上把风吹来的方向确定为风的方向。）比如同事告诉你在APP上“往下滑，找到某某发来的消息”，但此时你的动作却是向上滑。另一个场景是在PC端拖动滚动条浏览长页面，当我们希望向下浏览时，是向下拖动滚动条

协同过滤推荐系统在我们的日常生活之中无处不在，例如，在电子商城购物，系统会根据用户的记录或者其他的信息来推荐相应的产品给客户，是一种智能的生活方式。之所以叫协同过滤，是因为在实现过滤推荐的时候是根据其他人的行为来做预测的，基于相似用户的喜好来实现用户的喜好预测。简要介绍： 通过找到兴趣相投，或者有共同经验的群体，来向用户推荐感兴趣的信息。举例，如何协同过滤，来对用户A进行电影推荐？答：简要步骤如下找到用户A(user_id_1)的兴趣爱好 找到与用户A(user_id_1)...

摘要：之所以同时提到广告/搜索/推荐三个系统，是因为这三者有一定的相似性，即通过一次请求（基于上下文、用户场景、关键词等）给用户呈现一篮子元素，这些元素包括如文章、商品、活动、专辑、音乐、视频等等。这一篮子需要展示的元素尽管是根据权重进行过排序，但一个很常见的问题就是基于视觉效果的考虑需对这个列表进行类别打散，最常见的一个例子是在电商领域，对推荐的商品进行类目/品牌等属性打散开，从而增加阅读舒适性...

关联规则用来发现数据间潜在的关联，最典型的应用是电商网站的购物车分析。本文将通过一个简单的例子来说明关联规则中各个术语的含义以及具体的计算方法。这是一些用户的购物数据，uid是用户的ID，后面是每个用户具体购买的商品名称，我们使用字母进行标识。下面我们将使用关联规则对这些数据进行分析，挖掘不同商品间的联系。首先将前面的一维的购物车流水数据转换为二维的列表。然后在这个基础上计算不同商

（实践操作过程中，如果数据量超大，单机会出现内存溢出报错，无法正常运行，建议先用少量进行测试实现）当今这个信息爆炸的社会，每个人都会面对无数的商品，无数的选择。而推荐算法的目的帮助大家解决选择困难症的问题，在大千世界中推荐专属于你的商品。推荐系统算法简介这里简单介绍下推荐系统中最为主要的协同过滤算法，大致分为如下几类：基于用户的协同过滤（给用户推荐与他相似的人购买的物品） 基于商品...