富途牛牛內(nèi)容推薦算法

根據(jù)用戶在軟件內(nèi)的行為（包括自選、搜索、瀏覽、點擊、關(guān)注、評論、分享、收藏、不感興趣、加黑名單），個人設(shè)置，IP地址，設(shè)備信息（包括設(shè)備型號、設(shè)備環(huán)境），進(jìn)行綜合統(tǒng)計、分析以提取您的偏好特征。基于內(nèi)容過濾、召回、排序模型，對內(nèi)容進(jìn)行打分排序，向您推薦可能感興趣的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，改善您的內(nèi)容體驗。

1.根據(jù)用戶在行情、內(nèi)容瀏覽過程中產(chǎn)生的交互行為，以及對內(nèi)容進(jìn)行挖掘提取標(biāo)簽，統(tǒng)計用戶感興趣的行情和內(nèi)容標(biāo)簽，構(gòu)建用戶對行情、內(nèi)容標(biāo)簽的偏好權(quán)重。

2.通過用戶長期和短期關(guān)注個股、瀏覽個股、瀏覽內(nèi)容，構(gòu)建多樣化的召回策略，對內(nèi)容構(gòu)建索引，召回可能感興趣的內(nèi)容。

3.對召回的內(nèi)容，根據(jù)內(nèi)容審核狀態(tài)、拉黑的作者、不感興趣的內(nèi)容，結(jié)合用戶瀏覽歷史進(jìn)行過濾，保留高質(zhì)量和用戶感興趣的內(nèi)容。

4.對召回的內(nèi)容采用業(yè)界主流的線性和深度學(xué)習(xí)排序模型對內(nèi)容進(jìn)行打分排序，讓用戶最感興趣的內(nèi)容獲得最高的得分，從而有更大概率推薦給用戶。

5.對排序后的內(nèi)容，疊加基于作者、話題、內(nèi)容類型等多維度的打散策略，在保證內(nèi)容多樣性的同時將最符合用戶興趣的內(nèi)容推薦給用戶。

6.我們會根據(jù)您在軟件使用過程中的交互行為，對用戶和內(nèi)容特征以及模型進(jìn)行離線或?qū)崟r反饋，不斷調(diào)整優(yōu)化推薦結(jié)果。

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開啟【設(shè)置-隱私-個性化推薦開關(guān)】時，在以下場景應(yīng)用：

1. 1.資訊tab-要聞欄目
2. 2.社區(qū)tab-推薦欄目
3. 3.發(fā)現(xiàn)tab- 資訊-要聞欄目
4. 4.發(fā)現(xiàn)tab-社區(qū)-推薦欄目
5. 5.一級tab-彈窗廣告

為幫助用戶更便捷、高效獲取有價值的信息，幫助我們更加理解用戶對內(nèi)容的個性化需求，提升用戶的內(nèi)容體驗。