云端内容采集：内容推荐：人工智能推荐(组图)

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　　内容推荐很大程度可以通过特征工程来做，我就一直在这方面努力。一般来说就是人工特征和机器特征两种模型：前端特征工程：user-itemtransformerinsightmodel互联网时代通用模型深度学习方法源码简介/tensorflow/keras/pytorch/mxnet机器学习方法源码简介/tensorflow/keras/pytorch/mxnetpython模型源码简介/tensorflow/keras/pytorch/mxnet。

　　广告联盟需要对接各个渠道。谷歌推荐需要networkintelligence。对于广告联盟推荐来说，无非是尽量让广告的点击率高于平均水平。于是广告联盟希望通过cookie过来的用户对于这个广告以及推荐结果比较熟悉，同时对于平台有较强的依赖性。用户对广告印象越好，越对他们感兴趣。

　　现有的流量来源是各渠道导入的，一个产品的受众面通常是只有一部分，无法真正代表用户群体，算法推荐所谓的个性化推荐，就是根据产品特征做推荐。

　　先明确个性化推荐的目的是什么？如果是单纯的只是推荐算法层面的话，是不能保证精准的。从用户大类上，用户主要有年龄层、浏览历史、职业、地域、性别、收入水平、文化层面等等等。接下来就是用户做出选择，是否购买产品？是否同类产品？然后同比较购买产品的订单量和比较销量的订单量，保证购买产品的订单量的基础上，用更便宜的价格抓住更多客户。

　　再接下来就是看消费行为了，用户会加入哪些话题？是否有推荐、加入这些话题后的用户对于产品的态度如何？等等等等，每种类型的用户群体都有其偏好的活动和推荐。反正理论都是相通的，目的无非就是分析每个用户的行为特征，做不同的分析数据，进行其他的数据驱动。现在很多人做无监督学习的精度更高。精准推荐也是有技术难度的。

　　比如可以搞nlp机器翻译，行为事件分析。最近热门的learningrethinkinghorizon:androidappgrowingwithmachinelearning等。