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&esp;&esp;十一点出头,孟晓琴给路舟叫来了微讯微头条小组的组长。
&esp;&esp;人路舟是记得,陈东卓,去年下半年微讯hr扩招时从飞信挖来的项目经理,在此前的工作中路舟同他是有过一些接触。
&esp;&esp;“路总。”
&esp;&esp;“稍等片刻。”
&esp;&esp;路舟先是将手头上的邮件检阅了发送出去,随后便说道,“微头条内部立项也有一段时间,文档我也看了,但我本身对一些东西是存有疑问,所以想和卓哥你沟通一下。”
&esp;&esp;陈东卓,“路总您讲。”
&esp;&esp;路舟,“首先公众号和微头条是两款截然不同的产品形态。公众号的大部分功能是根据我所提出的要求进行设计,而微头条这是老程本身的想法。
&esp;&esp;公众号基于用户喜好和行为,微头条则是用户和资讯间的自动匹配。
&esp;&esp;所以,尽管现在公众号也归入你们小组进行日常维护,但在两个产品上你需要做好区分。”
&esp;&esp;陈东卓,“明白。目前我们仍然是按照程旭元的意思,工作仍然是先以公众号为主,微头条还处于讨论阶段,相应的设计和设想正在逐步完善。”
&esp;&esp;路舟递给了陈东卓一份文件,“这是我在你们基础上修改的版本,电子档也已经发到了你的邮箱。”
&esp;&esp;随后他又接着说道,“内容信息整合成流,这个想法应该不属少见。
&esp;&esp;从千度筛选收录,到博客微博的关注,再到朋友圈产品形态,甚至说接下来的微头条,本质都是内容信息流。
&esp;&esp;微博基于关注关系,朋友圈基于现实关系和微讯内好友关系,但在内容呈现上,它的显示原则都遵循着时间轴线tile。
&esp;&esp;而微头条需要在时间轴线上加入一些影响因素,对整个信息流进行一个筛选重排。
&esp;&esp;整个推荐模型中,会有些可量化的数据,比如用户行为:点击率、点赞、评论转发;用户环境数据:地理位置、时间;热度特征:全局、分类和主题热度。
&esp;&esp;基于内容和用户进行匹配,这就是老程设想的创新性。当然,也不是说没人想到这个点子。不过开始做的人应该是不多。”
&esp;&esp;陈东卓微微点头,“这个我可以理解路总,但在实现上,我想是有比较大的问题。首先是初始启动,针对内容我们需要进行标签标注和分类,只有内容的训练模型ok了,我们才能够将内容和用户进行关联。”
&esp;&esp;路舟笑了笑,“这个你可以放心。数据源,梦谷是有人提供。在分类上,我们采用层次化的文本分类,比如大类科技、体育、财经,如体育再细分篮球足球,再一层层往下细分。
&esp;&esp;而你们需要将它不断细化和颗粒化,比如娱乐中最下层级甚至要具体到人,比如某明星之类。颗粒越小,标识度越高,那推荐效果自然更理想。
&esp;&esp;我想,杨密的用户应该很喜欢有她的八卦消息。”
&esp;&esp;陈东卓,“那么接下来?”
&esp;&esp;路舟,“既然内容分类层级有了,自然是文章内容输入到系统中,系统为每篇文章打上分类标签。
&esp;&esp;随着内容推送到用户眼前,客户端即可收集用户行为,比如根据他的点击、留存,进而判断他的喜好,这样用户标签也就有了。
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