标题搜索**规则分析

　　标题搜索**是当今标题应用程序中嵌入的搜索引擎。它不仅在站点中搜索媒体发布的相关信息，而且在站点外部搜索信息。今天，用户可以通过标题上的搜索框进行尝试。今天的标题*****有三个维度的变量！

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　　1.维度是内容。标题现在是一个内容平台，包括图片、视频、UGC视频、问答和微标题。每个内容都有自己的特点。我们需要考虑如何提取不同内容类型的特性并提出建议。

　　2.维度是环境特征。这是移动互联网时代的推荐功能。用户随时随地移动。在工作场所、通勤、旅游等不同场景中，信息偏好被抵消。

　　3.维度是用户特征。包括各种兴趣标签、职业、年龄、性别等，有许多模型描述了隐含的用户兴趣。

　　该模型结合三个维度，对推荐内容是否适合该场景中的用户进行了估计。首先，对今天标题中的热门关键词索引进行分析：根据今天标题中的热门关键词索引模型，对用户的阅读、分享、评论等行为进行加权和求和，得出相应的事件、文章或关键词的热值。NSE。它考虑了用户的各种操作。它具有辅助创作、舆论分析等功能。营销扮演着三个重要角色。目前，标题索引的更新是每小时一次的，比微信更及时。同时，还可以提供数据下载。

　　除了热度，标题索引还提供用户肖像的分析。有直观的介绍，为人们匹配相关的关键字，包括性别，年龄，地区和爱好。选择一个特定的时间段也可以回顾响应在特定时间段内的数据表示。内容分析包括文本分析、图片分析和视频分析。标题从信息开始，今天我们将集中在文本分析上。文本分析在推荐系统中起着重要的作用，即用户兴趣建模。如果没有内容和文本标签，则无法获取用户感兴趣的标签。另一方面，文本内容的标记可以直接帮助推荐功能。

　　用户标签和用户标签的内容分析是推荐系统的两大基石。内容分析比用户标签工程涉及更多的机器学习内容。今天的头条新闻中常用的用户标签包括感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类和各种垂直兴趣功能（汽车模型、运动队、股票等）。还有关于性别、年龄、位置等的信息。性别信息通过用户的第三方社会帐户访问。

　　此外，用户的年龄信息通常是通过模型预测的，通过不同的模型，时间分布的阅读等。位置来自用户对位置信息的授权访问。基于位置信息，采用传统的聚类方法得出位置。根据其他信息，居民点可以推断出用户的工作场所、旅游场所和旅游场所。这些用户标签对于推荐非常有用。为了**今天的头条新闻，我们应该遵循内部规则，而不是遵循规则。现在，标题信息的产生量很大，所以我们要花一定的时间去进行**。