Douyin, devinez sur quel contenu vous souhaitez effectuer une recherche ?

Base de la fonction de recherche Douyin Devinez ce que vous voulez : historique de recherche de l'historique des utilisateurs, historique de visualisation, enregistrements de likes et de commentaires, liste d'attention, informations sur l'appareil et modèle d'algorithme de localisation géographique

Base de la fonction de recherche Douyin Devinez ce que vous voulez

Douyin La fonction de recherche Yin Guess You Want est une fonction de la plateforme Douyin pour faire des recommandations personnalisées en fonction du comportement d'utilisation et des intérêts de l'utilisateur. Il repose principalement sur les aspects suivants :

1. Enregistrements de recherche historiques des utilisateurs :
Douyin enregistrera les mots-clés et le contenu que les utilisateurs ont recherchés dans le passé pour déduire l'intérêt de l'utilisateur pour des sujets connexes.

2. Enregistrement de visionnage :
Douyin suivra les vidéos et le contenu diffusé en direct que les utilisateurs ont regardés et analysera les thèmes et styles préférés de l'utilisateur.

3. Enregistrements de likes et de commentaires :
Les likes et les commentaires des utilisateurs sur les vidéos et les diffusions en direct aident Douyin à comprendre la reconnaissance et l'intérêt des utilisateurs pour un contenu spécifique.

4. Liste de surveillance :
Les comptes et les sujets suivis par les utilisateurs reflètent le cercle social et la gamme d'intérêts de l'utilisateur, et deviennent également une base importante pour deviner ce que vous souhaitez rechercher et recommander.

5. Informations sur l'appareil et emplacement géographique :
Douyin collectera des informations sur le type d'appareil de l'utilisateur, la connexion réseau et l'emplacement géographique pour fournir des recommandations liées à la région ou aux habitudes d'utilisation de l'utilisateur.

6. Modèle d'algorithme :
Douyin utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour analyser de manière exhaustive les données ci-dessus et personnaliser les résultats de recommandation personnalisés pour chaque utilisateur.

De plus, je suppose que la fonction de recherche prendra également en compte les facteurs suivants :

• Facteur temps : Les comportements de recherche et de visionnage récents reçoivent un poids plus élevé.
• Pertinence : La corrélation entre les résultats recommandés et les intérêts des utilisateurs.
• Diversité : Évitez de recommander du contenu en double ou similaire.
• Qualité du contenu : La priorité est donnée à la recommandation de contenus populaires et de haute qualité.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!