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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“互聯網”、“娛樂”、“軍事”等籠統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的信息洪流中快速捕捉最核心最需要的資訊。

  從行業角度

  優化資訊信息傳播的模式。以聚合信息、通過興趣頻道分發信息的模式,幫助優秀的新聞媒體更快的找到匹配的用戶群體;

  協助搭建良性循環的行業生態體系。讓內容、商業、用戶高效的得到銜接,提升資訊流通效率和商業投放效率,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質內容。

  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量的互聯網內容服務,這使得一些時效性較低的長尾優質內容不至于沉寂無聞,從而讓真正對此感興趣的用戶能快速找到優質資訊。

  機器學習技術

  通過系統分析用戶的搜索、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,將通過計算將最優資訊優先呈現給用戶。

  興趣圖譜的搭建

  “興趣引擎“發揮作用,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,綜合計算后將最優的資訊結果呈現給用戶。

  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。

  依據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,幫助用戶發現更多的興趣。

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