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RSS订阅原创 基于地域和热度的推荐算法，以较为简单的例子来看
基于地域和热度的推荐算法下面以新闻为例说明热度算法的基本原理。在一则新闻录入数据库后， 初始化一个热度分(S0)， 此时该新闻就进入了新闻推荐的候选池。(1) 随着新闻不断被用户点击 (click) 、转发 (share) 、关注 (follow) 、评论 (comment) 、 点赞 (up) 等， 对应的和用户交互维度的热度 (S1) 不断增加。**(2)**另外， 新闻要求具有时效性， 因此在新闻发布后， 热度(S2)会随着时间衰减。随着时间的后移，新闻的热度不断发生变化，对应的推荐抽选池排序
2021-05-27 10:31:00
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