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用深度神经网络理解图片内容和文字内容,从而可以知道相片中的物体是不是用户感兴趣的,可以知道新鲜事的讨论话题。随着产品迭代,也加入了更多产品特征,诸如阅读时间长短、视频内容、链接内容等,取关、隐藏一个源。用机器学习预估新鲜事的质量。通过构造了一份问卷调查,访问了若干用户来收集数据,用收集的数据构建了一个机器学习模型,用于 NewsFeed 排序时预测一条动态的质量,将预测的质量分数作为最终排序的一个特征。
电商用户画像——举例来说,如果你经常购买一些玩偶玩具,那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”,甚至还可以判断出你孩子大概的年龄,贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签,而这些所有给你贴的标签统一在一起,就成了你的用户画像。
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注意,划重点。僵尸粉会通过关注微博中的普通人,来讲自己伪装成普通用户来规避站方处置。一些在微博上很活跃的普通人会被塞僵尸粉,主要来源在这里。给你僵尸粉,对站方没啥意义,但对于垃圾生产者来说,能够一定程度上规避垃圾帐号被封杀,从而卖出更多的粉。这一点前阵子微博管理员发布的公告里有提及,对买粉的帐号也有相应的处置。
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