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　　伪原创视频如何不再重复01-09 04:46

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　　来自第四阶段媒体学院：分析影响推荐金额的因素

　　“我的文章已经发表，但建议的数量非常小，你能给我更多建议吗？”每个人都被告知的第一件事是推荐量不是由人类决定的，而是由机器决定的。那么，具体哪些因素会影响机器的推荐数量？今天，媒体学院的有趣标题引导每个人详细分析影响推荐量的因素。

　　在作者发送文章后，系统开始推荐该文章。第一个建议主要与用户的特征一致，根据文章标签的分类和特征。重合度越高，推荐目标群体越准确；当在用户旁边推荐该项目时，机器开始记录。当点击率和阅读持续时间很长时，点击率和阅读文章的持续时间会增加以下链接建议的权重。此时，点击率和阅读持续时间将用作以下推荐链接的推荐量的主要依据。必须考虑到，如果文章由于标题的一部分而具有较高的点击百分比，但是内容的质量较差，则用户的实际阅读时间较短。本文将充分降低后续推荐链接中的推荐比例，因为它会影响用户体验。

　　根据机器推荐的逻辑，我们可以总结出影响推荐量的以下因素：

　　1.分类和标签是否准确？

　　作者在出版物页面上选择了文章的分类。分类的垂直度越大，目标人口越准确。这是我们关注帐户垂直性的原因之一。

　　该物品的标签主要由机器识别。机器通过识别内容中的标题和标签来匹配用户的兴趣标签。标签的匹配程度越高，用户就越感兴趣。此外，作者的背景也可以独立进入该项目的标签，笔者可以在后台输入项标签。帮助机器更准确地匹配感兴趣的用户、。文章标签可以是活动关键字、名称、地名等。

　　2.该项目的标题是高品质的吗？

　　在向用户推荐文章之后，用户选择是否点击标题。在这个时候开始一个好头衔尤为重要。好的标题可以使文章具有更高的点击率。

　　3.该项目的内容是否高质量？因为制品的读数的长度为系统增加该建议的重量的主要参考，尽管文章的标题提供了高的点击仅质量含量可以，以便提供更多的推荐保留用户到文章。