Telegram提供了一个推荐平台

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使用Telegram,您可以创建您的频道并与关注者共享属性。Telegram平台最受欢迎的使用案例之一是从其他人那里获得建议,但该功能目前在Telegram上还不可用。为了解决这个问题,我们提出了一种新的推荐引擎,该引擎基于用户的朋友列表,通过与其他用户的交互来了解用户的偏好。为了实现这一目标,我们将不同的聚类算法结合到一个统一的框架中,使我们能够以最佳的方式评估结果。

问题陈述

Telegram有一个名为“推荐”的功能,允许用户在他们的联系人列表中推荐他们认为您可能希望在应用程序上与之见面或交谈的其他人。该功能为想要使用它的人提供了几个选项:

-您可以通过键入“@username”来推荐已经在您的联系人列表中的人。收件人将收到电报通知,您希望他们将您添加为联系人;如果他们接受了你的请求,那幺双方将被添加为应用程序界面中的好友,并可以立即开始聊天。

-您可以通过在任何聊天窗口中键入“@botname”来推荐机器人(或自动帐户)。这些软件允许用户访问其他渠道无法获得的信息,如新闻更新或天气预报;一些机器人甚至提供娱乐选项,如具有多项选择答案的琐事游戏!

Telegram提供了一个推荐平台

问题陈述:

-最常见的推送通知类型是要求您执行操作或查看一段内容。这可以是一个新节目的广告,一个完成工作的提醒,或者只是一个简单的聊天信息,来自一个你已经很久没有联系的人。

-这些通知通常是基于某种内部度量发送的,比如用户上次查看通知的时间或之前是否与通知进行过交互。

解决方案:

-创建一个平台,用户可以选择接收朋友和网络内其他成员的推荐(Telegram用户必须首先在其设备上安装Telegram客户端)。

聚类

聚类是一个将对象分组的过程,以便它们彼此之间比其他组中的对象更相似。使用的相似性度量可以基于各种因素,如两个对象之间的距离、它们的内容等。

聚类的任务是创建彼此相似的数据点组。聚类可以用于许多不同的领域,包括数据挖掘和统计分析。

排名和评价

排名和评价是任何推荐系统中最重要的两个部分。排名用于确定哪些建议在列表中的哪个位置呈现,而评估是评估列表中呈现的每个建议的质量的一种方法。

Telegram频道进行排序和评估的第一步是子采样。子抽样指的是我们只选择那些在收到其他人的邀请之前或之后与频道交互的用户的过程(见图1)。通过这种方式,我们可以创建代表每天活跃在电报频道上的所有用户的数据样本。

推荐平台

为了过滤垃圾邮件,我们使用了一种简单的聚类技术:如果您有一个用户发送了五个或更多邀请,但没有收到其他用户的任何响应,则这意味着该用户发送了这些邀请,而没有为其他用户添加任何值;因此,他/她不应被视为我们样本集的一部分。

子采样和滤波

子采样是减少数据集大小的常用技术。这可以通过许多不同的方式完成,包括:

-随机抽样-从初始集合中随机选择子集

-分层抽样-从数据集中的每个组或层中选择随机样本

子采样也可用于过滤无关数据。例如,如果您想分析用户对应用程序的评论,那么包含负面评论是没有意义的,因为其目的只是了解用户对应用的喜欢。

一种新的基于特征的推荐系统平台

作为产品经理,您的任务是向用户推荐产品。您为推荐系统使用了一个新的基于特征的平台。它是一种新型的基于特征的平台推荐系统,因为它使用了新的基于特征平台推荐系统。

您是产品经理,负责向用户推荐产品。您的用户希望您能够根据他们提供的功能推荐产品。您使用了一个新的基于特征的平台推荐系统,因为它使用了一种用于推荐系统的新的基于功能的平台。

总之:

我们提出了一种新的基于特征的推荐系统平台。这项工作是设计更人性化的系统的重要一步,同时也考虑了用户的隐私问题。我们相信,我们的方法将为电子商务和社交网络等许多其他领域的个性化内容推荐的未来研究铺平道路。

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