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一颗大栗子.
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一颗大栗子.
2年前
芝士快乐天: 小红书技术团队转载了机器之心的一篇文章，里面聊到了小红书的每一篇爆款笔记是如何被推荐系统所发掘并不断推荐的。 🤔笔记是如何被分发和推荐的？ 1. 笔记被推荐的综合考虑因素很多，没有标准的公式一概而论。具体说，纳入考虑的因子包括点击、时长、完播、下滑、质量、点赞、收藏、关注、转发、评论等。 2. 一般会综合考虑消费、互动和体验类指标，结合用户的消费行为偏好，实现个性化的权重组合。 3. 例如，日常分享类的笔记更看重点赞，工具类笔记更看重收藏，求助类笔记更看重评论。 🤔推荐系统如何做到挖掘长尾，高效分发？ 1. 小红书开创性地构建了一整套内容质量框架，利用封面图片画质美学模型和多模态笔记质量分模型，定义有用和美好的内容。 2. 小红书技术团队借助大规模多模态预训练模型，通过将笔记封面图和笔记标题组对的方式获取训练样本，通过算法实现对复杂多模态内容的综合语义表征。 3. 同时，团队利用内容的后验分发数据（例如点击率、点赞率、快划率等），对预训练向量进行微调，从而实现对内容分发质量的级别预测。 🤔新笔记如何冷启动，种子人群如何识别？ 1. 小红书发现，扶持新发布、低曝光的笔记可以增强作者的发布意愿。 2. 哪怕一条笔记的初始数据一般，只要它有价值，系统捕捉到中长尾信号，依然会被推荐给需要的用户，与发布时效无关。 3. 在冷启动阶段，系统更加关注高质量评论的数量、挖掘高潜笔记，因为高质量的评论数量反映了目标人群对新内容的互动情况，也即新内容是否被准确分发到了符合其特性的人群中。 详细内容各位可以点击链接🔗https://mp.weixin.qq.com/s/cAxohCGF2mpYBn5rU3S1Ew 查看
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一颗大栗子.
3年前
张杨威Evan: 个人年度十佳单集播客 1. 随机波动-《想象一种更好的社交网络，也是想象更好的社会》 2. 不合时宜-《反思过劳时代里，工作的意义》 3. 文化有限-《蛤蟆先生去看心理医生：也许我们都可以找个人聊聊》 4. 三五环-《愿我们都做一条脱钩的鱼（单口）》 5. 八分-《如何看待猫狗和我们的关系》 6. 谐星聊天会-《巢妈团09:得是多好的婚姻能让人放弃快乐的单身》 7. 故事FM-《我是三本学生：社会不是看不起我，是看不见我》 8. 问题青年-《杨潇：在徒步中重拾历史的碎片，理解山川与河流》 9. 晚风说-《郭宇｜那个28岁退休的程序员，活成了什么样》 10. 新闻实验室-《重新想象你和互联网的关系：做生产者，而不是消费者》
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一颗大栗子.
4年前
我的解放日记 大姐好生动 傻傻惹人爱
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一颗大栗子.
4年前
一个人的心理效能取决于是否基于自由意志主动负荷着什么。
西西弗斯在推石头的过程中确定了自己的主体性，既然石头必然滚落，那就做一个坚定的抗争者。
如果西西弗斯可以每天快乐的推石头，那石头也就不再是重压了～
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