案例分享 | 基于 TensorFlow 构建个性化股票内容推荐产品

案例提供：雪球社区部

 

背景介绍

雪球是中国最大的股票投资社区，其使命是“连接投资的一切”，愿景是成为“全球最大的投资交流交易平台”。雪球的核心目标是为股票、基金投资者提供优质的信息获取、投资交流和行情交易体验。

在二级市场进行股票投资是一件非常复杂的事情，市场每天都会有大量的信息产生，雪球社区每天也有近 10 万 + 股票相关的内容产生，投资者需要花费相当多的精力来分析处理这些信息，同时因为个人投资经验和投资能力限制，对于大部分信息投资者个人很难进行筛选，他迫切需要匹配合适的投资策略建议。那么雪球是如何借助 TensorFlow 提供的深度学习算法解决用户的需求和痛点的呢？

 

需求分析

首先经过需求分析，我们把用户的需求总结为三个方面：

1. 寻找自己能力圈范围内的股票，进行研究和操作 

2. 寻找投资能力强、值得信赖的专家，学习投资思路 

3. 获取市场资讯、个股点评和操作建议

这些需求的本质是如何高效的实现用户与内容、用户与股票、用户与用户的连接。雪球给出的解决方案是通过内容建立信任、找到专家；通过内容发现投资机会，找到股票；我们为用户提供一个多目标的个性化内容推荐引擎，以此满足用户在投资过程中寻找标的、寻找专家、获取信息的需求。