【蘇州seo】在網(wǎng)站中我們?nèi)绾我M(jìn)無法直接衡量的目標(biāo)？

在任意一個網(wǎng)站的推薦模型之中都有可以量化的目標(biāo)，例如用戶閱讀的時間，文章的點擊率，點贊情況，評論情況以及被轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)等等。這些我們都可以用模型來進(jìn)行擬態(tài)預(yù)估，看看線上的情況就可以知道我們的網(wǎng)站做的好不好。但是對于一個大型的推薦系統(tǒng)來說，他們服務(wù)的對象特別的多，所以無法用指標(biāo)進(jìn)行完全評估。這就需要引入數(shù)據(jù)資料以外的要素。

那么我們要引入那些要素呢？舉個例子來說我們引進(jìn)廣告以及特型內(nèi)容的頻控。像問卷調(diào)查就是一種較為特殊的內(nèi)容形式。在這里我們推薦的目的不一定就是讓用戶來進(jìn)行瀏覽，還可以讓用戶進(jìn)行回答為社區(qū)做一些貢獻(xiàn)。而以上這些內(nèi)容該如何排布，就是控制頻控來考慮的。

除了上面所說到的情況，平臺還會考慮到網(wǎng)站內(nèi)容的生態(tài)和對社會的責(zé)任。像一些低俗的，劣質(zhì)的內(nèi)容就會被打壓，還有就是標(biāo)題與內(nèi)容不相符的文章也會被打壓。網(wǎng)站會將那些重要的新聞置頂，同時還會增加他們的權(quán)限。而那些級別較低的賬號他們的降權(quán)，是算法本身無法控制的。這就需要我們進(jìn)一步干涉。

接下來我就為大家說一說在前面算法的基礎(chǔ)上能夠完成的內(nèi)容。

前面所說的公式是一個非常非常典型的監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法。這種算法就是一種深入學(xué)習(xí)的模型。

所以說，作為一個合格的推薦系統(tǒng)，就需要一個非常機動靈活的算法平臺。

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