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QQ音乐内容理解与精细化运营

内容理解大数据推荐系统编程算法

导语｜本文主要分享QQ音乐在内容理解和精细化运营方面的一些实践和经验，副标题是推荐系统的精细化调控，本文主要围绕一些显性的、具可解释性的一些数据驱动方法在内容精细化运营场景的应用。本文作者：billxia，腾讯音乐数据科学家本文主要分为5部分：第1部分会介绍业务背景、总体解决方案和收益，第2~4部分分别介绍内容理解、运营中台、投放系统的具体实现方案，最后做一个简单的总结和展望。 01. 背景与方案 1.1 背景 QQ音乐作为一个以PGC内容为主的一款产品，编辑运营的内容占据了用户消费的很大一块流量，运

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2023-01-04

1.3K0

从零开始了解推荐系统全貌

推荐系统编程算法深度学习特征工程知识图谱

| 导语根据实际项目经验，从零开始介绍推荐的基础知识与整体框架。希望能帮助大家在了解部分碎片化知识后，形成对推荐系统全貌的认知。本文作者：yijiapan，腾讯WXG数据科学一、推荐算法的理解如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，节约大量用户与内容和服务连接的时间和成本。如果把推荐系统简单拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法、架构三个方面组成。数据提供了信息。数据储存了信息，包括用户与内容的属性，用户的行为偏好例如对新闻的点击、玩过的英雄、购买的物品等等。这些数

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2022-03-03

2.9K0

精致人设与复杂关系丨微信社交压力的一点浅见

微信编程算法推荐系统

作者：shiweidong 腾讯PCG社交平台部产品策划导语 | “社交压力”是很多人提到的一个高频词汇。为什么会这样？本文将围绕微信朋友圈，探讨三个主题：社交压力的来源、现有解法的利弊、其他解法的可能。察觉到自己对发朋友圈越来越谨慎，内容范围逐渐缩小到“值得晒的内容”，发布频次也不断下降。调研一圈发现这是个普遍的现象。从平台视角看，这会造成“发表率下降、品类缩窄、时长缩短、用户分享欲得不到释放（给竞对带来机会）”等后果。社交压力的来源我认为社交压力的来源有二：「精致人设」和「复杂关系」

腾讯大讲堂

2021-09-06

4770

把用户当作女朋友，你真的知道她喜欢什么吗？（上）

推荐系统信息流访问管理

作者：alieyu 腾讯VTeam技术团队高级工程师导语| 信息流产品的内容分发方式包括：推荐、投放、push、订阅等，其中的"推荐"是最为主流，也是大家最为熟知的分发方式。但，在实际的信息流产品中，通常是多种分发方式相辅相成，共同打造良好内容生态，共同提升用户体验。本文将以【投放】为主线，给出个人对内容分发场景的一些浅薄思考和理解。 01 为什么需要投放系统要证明世上没有鬼是很难的，但如果要证明有，却很简单，举例说明即可。同理，要证明为什么需要xxx，只需要说明：没有xxx，不行即可。因此，“

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2021-07-20

3160

从2.9秒到0.6秒，信息流首屏提效80%的秘诀

缓存打包文件存储推荐系统信息流

（文末有彩蛋~）近两年，信息流行业处于一个增长缓慢甚至停滞的状态，包括今日头条、腾讯看点在内的信息流产品都在寻求自己的破局之路。与此同时，抖音、快手等新形态内容却实现了爆发式增长。研究发现，抖音、快手都具有用户覆盖面大、差异化小的普适特点，相比之下虎扑、小红书这类垂直领域的天花板都比较低。什么内容具备普适特点呢？有两类，一类是打发时间、放松解压的搞笑内容，一类是明星八卦、话题谈资的热点内容，这两类内容具有低门槛、快消费、易传播的特点。为了进一步降低内容消费的门槛，我们把消费场景放在了

腾讯大讲堂

2020-08-04

2.3K1

《2019移动APP洞察报告》网民红利渐消失，护膝蹦迪将开启

云服务器推荐系统操作系统内核腾讯

本文来源：腾讯应用宝（ID：ouryyb）【深度好文】推荐系统中的深度匹配模型带你了解腾讯最坚实的支撑事业群腾讯云服务器操作系统TencentOS内核正式开源

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2020-02-12

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【深度好文】推荐系统中的深度匹配模型

特征工程大数据推荐系统机器学习神经网络

关于作者辛俊波，腾讯算法数据中心\应用算法组导语I推荐系统和搜索应该是机器学习乃至深度学习在工业界落地应用最多也最容易变现的场景。而无论是搜索还是推荐，本质其实都是匹配，搜索的本质是给定 query，匹配 doc；推荐的本质是给定 user，推荐 item。本文主要讲推荐系统里的匹配问题，包括传统匹配模型和深度学习模型。深度学习之风虽然愈演愈烈，但背后体现的矩阵分解思想、协同过滤思想等其实一直都是贯穿其中，如 svd++ 体现的 userCF 和 itemCF 的思想，FM 模型本质上可以退化成以上

腾讯大讲堂

2020-02-12

1.8K0

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