融合媒体内容智能化推荐

本报告介绍了融媒体内容智能化推荐的相关情况。传统媒体的内容推荐主要是编排式推荐，而移动端的内容推荐则主要采用规则式推荐。好的内容推荐需要通过用户行为量化评估，包括曝光点击率、人均点击次数和有效阅读/播放率等核心指标。内容推荐的智能化可以通过基于用户标签或内容标签的内容推荐、基于用户行为的千人千面推荐以及基于深度学习的大脑中神经元组成神经网络等方式实现。此外，深度学习相比协同过滤具有更全面的行为表达和复杂特征的优势。在实施深度学习算法时，需要采集用户行为推荐效果数据，以便训练模型。同时，基于自然语言处理技术的语义向量量可以帮助解决新文章的冷启动问题。最后，通过使用基于神经网络的文本语义分析模型，可以实现千人千面的推荐，提高推荐效果。