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百度推荐资源冷启动实践
导读 新资源的冷启动策略是分发生态中一个很重要的课题,本文将分享百度在新资源冷启动方面的实践。
文章主要包括四个部分:1. 内容冷启动概念及挑战
2. 内容冷启动算法实践
3. 内容冷启实验系统
4. Q&A
分享嘉宾|李善涛 百度 资深研发工程师
编辑整理|王露露
内容校对|李瑶
出品社区|DataFun
内容冷启动概念及挑战
内容冷启动算法实践
1. 基于内容的冷启
2. 基于种子用户的冷启
内容冷启实验系统
1. ID 特征优化
3. 投放用户选择
4. 实验系统
冷启动期间的冷启动达标率、速率和效率指标,如点击率(CTR)、完播率等。 全面分发阶段,不同资源分组的优质内容比例、出破率、爆款率以及对应作者的发文量等指标。
Q&A
分享嘉宾
INTRODUCTION
李善涛
百度
资深研发工程师
硕士,百度资深研发工程师,负责百度信息流推荐分发生态及召回相关技术工
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