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抖音最新日活超3.2億，字節跳動(dòng)資深算法架構師深度解剖抖音推薦機制

西瓜視頻怎么運營(yíng),如何獲得高推薦高流量？

快看漫畫(huà)個(gè)性化推薦探索與實(shí)踐

今日頭條用了哪五種推薦算法？資深架構師曹歡歡首次公開(kāi)揭秘

A2 頭條信息流廣告底層競價(jià)邏輯

深度召回模型在QQ看點(diǎn)推薦中的應用實(shí)踐

推薦系統概述

看懂頭條的算法原理分析，文章推薦量輕松過(guò)十萬(wàn)！

洪大寬：快手運營(yíng)指南2.0

如何從無(wú)到有搭建資訊類(lèi)產(chǎn)品商業(yè)廣告系統？

今日頭條：成也算法，敗也算法

今日頭條算法構架師：3億用戶(hù)每天的頭條各不一樣，靠數據是怎么做到的？｜研習社10月8日演講實(shí)錄

一篇文章是如何被推薦到你眼前的？

從算法原理，看推薦策略

從內容/用戶(hù)畫(huà)像到如何做算法研發(fā)

今日頭條的推薦機制是什么樣的??？

“算透”用戶(hù)，抖音為什么讓人沉迷？

如何實(shí)現基于內容和用戶(hù)畫(huà)像的個(gè)性化推薦

【算法新聞】大數據與算法推薦系統

智能信息中的大數據和人工智能

推薦算法的物以類(lèi)聚人以群分

抖音的推薦機制和算法

誰(shuí)能比你更懂自己？還真的有！

CB算法：基于內容的推薦算法的基本原理

直擊自媒體人痛點(diǎn)：好文章為何沒(méi)有好的閱讀量？

基于用戶(hù)行為的興趣標簽模型

非獨立同分布數據孤島的聯(lián)邦學(xué)習：一項實(shí)驗研究

基于頁(yè)面標簽和文本特征的暗網(wǎng)重要站點(diǎn)識別

解密頭條號文章推薦機制，閱讀量從1000到100000！ – Gary Geng

人人都看得懂的電商用戶(hù)畫(huà)像