细雨算法举例：如何利用细雨算法提升机器学习模型的性能？

细雨算法举例:如何利用细雨算法提升机器学习模型的性能?

第一步:明确理论内容

第三步:寻找实验关键要素

这一步要建立的,是作者从最基础的内容生产者到非技术人员,通过数据分析,结合经验推导出不同的用户特征和消费特征。用户分层的算法原则是基于最基础的人口统计特征进行分析,通过分层算法的计算,算法可以提出更多更强大的用户特征,进行精准投放。

在之前的百度浏览器解析中,提到了“底层结构”,即用户行为背后,是一个分层逻辑。因此,想要做好分层的分析,我们一定要对内容有足够的理解,并且在“发现-关注-选择”个过程中不断的复盘,从而明确内容制作者需要优化的路径。

内容生产者的推荐算法

内容生产者的推荐算法需要与“用户”相关联,通过和用户之间的推荐进一步了解用户的喜好。所以要把算法的核心逻辑深度挖掘到“内容”上。在用户的推荐算法中有三个核心逻辑:信息架构、用户体验、可扩展性。

信息架构是指提供信息的人,从理论的角度来讲,是一种自我框架。这个框架只有对用户有明显的导向作用,能够更好的帮助用户获取自己需要的信息。信息架构是一个概念,只有解决了这个问题,才能更好的进行分层。我想找一个穿搭和品位不同的用户,但我的信息架构又是一个穿着西装裤的一个用户。对于这个信息架构,我为用户提供两个维度的内容,第一个维度是用户的专业程度,即是我认为该用户的属性特征,但是在内容本身,并没有太多的展示。第二个维度是用户所需要的信息是什么?信息架构是一个知识和经验的扩展。“这里有几个游戏”,用户自己是不知道是什么游戏的。

用户体验是用户与机器发生交互的过程,用于发现用户的交互过程,根据用户的数据整理出来,帮助他们发现不同的场景和方式。对于在内容生产者和用户之间发生交互的场景,我们做了更多的考虑,提升内容生产者的价值。比如说,在面对一个有经验的互联网生产者的时候,这个领域所涉及的内容数量和质量是多少?生产者和用户之间的交互次数是多少?这些问题我们可以通过技术手段,协助内容生产者了解内容的全貌,从而不断提升对用户的内容的感知。如果我们想要让用户在这里“见到”某个主题的图片和视频,我们可以根据这个主题,设计出几个高清的图片、视频和音频等,让用户能够感知这个主题。

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