产品目标：Kill Time！
基于各种特征去预测用户的潜在需求：
基础特征（eg.设备型号）
历史行为（eg.杨幂相关新闻点击率90%）
实时特征（eg.当前13点）
衡量指标：各特征的召回率和准确率
1）排序：根据需求预测和结果的各类特征综合排序，统一到ctr预估的机器学习模型上
2）展现：为点击服务，同时避免标题党
1）ctr预估的准确率，进一步拆分为各策略的召回和准确率
2）ctr和停留时间
同样考虑优质内容的覆盖率和时效性，甚至以产品手段生产unique内容
为网页分类、特征分析提供支持
1）内容的覆盖率和时效性
2）各特征的召回率和准确率
以上为三节课策略产品课程个人学习笔记。
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本文标题：【实例】内容推荐策略思考方法
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