一、技术逻辑

用户画像：整合静态属性（年龄、地域）与动态行为（阅读时长、点赞、搜索），结合NLP分析评论语义，识别隐性偏好。

内容特征：人工+自动打标（TF-IDF/LDA），视频/音频转文本提取关键词，时效性内容设置衰减因子。

匹配算法：混合推荐模型，协同过滤解决冷启动，内容相似度保障相关性，实时行为加权调整。

二、应用场景

推送时机：通过生存分析预测活跃时段，A/B测试控制每周3-5次推送。

冷启动：内容冷启动用知识图谱关联历史爆文；用户冷启动借助设备指纹推测兴趣。

流量分配：多臂老虎机算法动态分配新内容曝光，CTR超均值则扩量。

三、数据与优化

负反馈：取消关注、投诉为显性信号，快速滑动（<1秒）为隐性信号。

迭代周期：短期实时更新用户最近10次行为embedding；长期每周离线训练Wide&Deep模型。

评估指标：7日留存率>35%，人均阅读时长>90秒，长尾内容覆盖率≥20%。

四、合规与前沿

遵循《个人信息保护法》，提供重置兴趣标签功能，敏感内容人工审核，强制插入5%探索性内容防信息茧房。

前沿方向包括联邦学习跨账号建模、生成式推荐（LLM生成个性化摘要）。