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一點資訊，一款為興趣而生的新聞資訊 App，它放棄了“互聯(lián)網(wǎng)”、“娛樂”、“軍事”等籠統(tǒng)的頻道訂閱的新聞組織方式，而是通過微博綁定，猜出用戶的興趣主題頻道，讓每個人的頻道列表都不一樣。同時，如果這些都不能滿足，用戶還能自定義話題頻道。隨著用戶使用時間越久，和一點資訊的智能交互越來越多，它會越來越懂用戶，在頻道內(nèi)容和排序上會更符合用戶的胃口。一點資訊是一款為興趣而生的新聞資訊App客戶端。來自硅谷的核心團隊致力于為用戶提供私人定制的精準新聞資訊，以提供個性化的自定義關鍵詞、并伴以頂尖算法不斷學習用戶偏好的方式重新定義新聞客戶端，幫助用戶在日益爆發(fā)的信息洪流中快速捕捉最核心最需要的資訊。
從行業(yè)角度
優(yōu)化資訊信息傳播的模式。以聚合信息、通過興趣頻道分發(fā)信息的模式，幫助優(yōu)秀的新聞媒體更快的找到匹配的用戶群體;
協(xié)助搭建良性循環(huán)的行業(yè)生態(tài)體系。讓內(nèi)容、商業(yè)、用戶高效的得到銜接，提升資訊流通效率和商業(yè)投放效率，使得媒體、廣告主及信息渠道獲得共贏。
從用戶角度
不只提供用戶熱門淺度的頭條新聞，更有符合用戶獨特個性興趣的深度優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。
有效減少用戶甄選新聞資訊的時間成本，提升用戶的閱讀效率。
無態(tài)度的向用戶提供同一事件的多方面視角，引導讀者去獨立思考。
不僅僅是新聞。一點資訊提供的是高質(zhì)量的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容服務，這使得一些時效性較低的長尾優(yōu)質(zhì)內(nèi)容不至于沉寂無聞，從而讓真正對此感興趣的用戶能快速找到優(yōu)質(zhì)資訊。
機器學習技術
通過系統(tǒng)分析用戶的搜索、訂閱及其點擊行為，全面了解用戶的興趣意圖。
這些興趣意圖會被分解為：關鍵詞、頻道、內(nèi)容源等多個維度。興趣引擎技術會通過用戶累積的興趣意圖，將通過計算將最優(yōu)資訊優(yōu)先呈現(xiàn)給用戶。
興趣圖譜的搭建
“興趣引擎“發(fā)揮作用，還需要搭建興趣圖譜。所謂興趣圖譜，是指構造人群整體興趣之間的層級架構、及相關性。如“唐詩”這一興趣點，從層級關系上看隸屬于唐朝文化(唐朝文化隸屬于唐朝、中國古代文化兩個大興趣點);從平行關系上看，和它相關性較高的興趣還包括宋詞、元曲等。
在搭建了興趣圖譜后，在對用戶進行推薦時會參考興趣之間的關聯(lián)度。
智能推薦策略
在對用戶進行智能推薦中，會通過分析用戶已經(jīng)明確表達的興趣、可能會感興趣的興趣(依賴興趣圖譜猜測)，再加入閱讀時間、閱讀場景、用戶背景身份等外在條件，綜合計算后將最優(yōu)的資訊結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。
通過興趣引擎技術，一點資訊可以做到：
精確的捕捉用戶興趣需求，將他們最關心的資訊第一時間呈現(xiàn)。
依據(jù)興趣圖譜給用戶推薦與其已有興趣相關性較高、或人群屬性高度一致的資訊，幫助用戶發(fā)現(xiàn)更多的興趣。
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