怎樣把內容匹配給使用者?

2022-10-05 09:57:08 字數 1277 閱讀 9215

如果我們把商品/**都統稱為乙個**的內容。內容的推送、尋找、分類、篩選的方式有以下四種形式分類,或多或少的,同時並存。

一。使用者自選

這一種方式使用者具有最大的主動權,**通過設計清晰的分類導航和站內搜尋系統,讓使用者通過自己的意願,在**上尋找到他需要的內容資訊。

優點:條理清晰,簡便有效。

缺點:是否能找到精確的資訊,一方面取決於使用者對資訊的歸類方式和搜尋關鍵詞的組織,一方面取決於**對資訊的歸類和關鍵詞的組織。如果兩方對同一內容的需求和理解不一致,,乙個資訊內容,**歸如a類別,使用者認為b類別可以找到,那麼一定是無功而返。那麼這個資訊應該打a,b兩個tag,歸入兩個類別。搜尋也是同樣的緣故,要在搜尋的程式設計客棧索引中將可能被使用者查詢的資訊都提供完全。最後,大量的分類和冗雜的搜尋資訊積累下去,反而又從精確變成了模糊。

於是人們發現,各大搜尋引擎上的關鍵詞越來越長。

總結:作為最基礎的方式,沒有**不會提供這個功能,至少都有對資訊的分類導航。

二。審核匹配

審核是指對內容進行審核篩選,諸如通過評分體系,瀏覽量,點選率,時間和等等其他一些因素,給與大量同類資訊進行排序和權重區分,來判斷這個內容對使用者的需要程度高低,在分類列表或者搜尋結果裡,將最可能的使用者需求資訊最先或者最明顯陳列給使用者。

優點:為第一種方式做補充,通過規則對資訊進行排序和過濾,降低大多數使用者的搜尋成本。

缺點:這是一種少數服從多數的匹配方式,即預設需要資訊的使用者是「大多數使用者」,忽視和無視「少數使用者」的需求。而評分體系zbmdwr也有體系的問題,讓使用者進行評分,並不會產生理想化分數,專業評分又缺乏民主性。

關於商品分數的問題,我認為現有商品的評分體系不完美。另外,youtube也得出了結論說,評分的分布並非理想化的。

總結:在這個匹配體系裡,最大需求被最大滿足,最小需求被無視,從損益綜合來講是最優解,但是當這個社會的個性化需求越來越強烈的時候,長尾上的使用者需求就沒有明顯的順序了,完全是一小撮使用者有一小撮不同的需求,而且他們加起來就是乙個不可忽視的長尾,怎麼給他們推送內容資訊呢。

三。個性化匹配

通過多維度的了解使用者的偏好,對使用者的資訊需求進行匹配。喜歡喝果汁的人通過「蘋果」這個詞首先檢視的是「蘋果汁」相關資訊,而乙個「果粉」通過「蘋果」這個詞首先找到「蘋果電腦」。怎樣去定義乙個使用者個性維度,一般有www.cppcns.com兩種方式。

一種叫做「物以類聚&rdqu程式設計客棧o;:

是通過它喜歡的內容來預估。豆瓣在個性化匹配上做的很不錯,它能給使用者推非常精準的書籍,電影等等。所以豆瓣需要先了解你喜歡的是什麼型別的內容,你需要不斷的積累你喜歡的內容,它就越精準的將相似的內容給你。

另外一種是「人以群分」:

怎樣把乙個陣列用URL傳到本頁面???

productsearch jsp頁面的 string strcategoryid request.getparametervalues categoryid 此處是從另乙個頁面中的checkbox傳過來的 string keyword request.getparameter keyword st...

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