lao cai
产品目标：kill time
需求理解：基础特征（如设备型号）、历史行为（如杨幂相关的点击率90%）、实时特征（如当前13:21点了一个新闻）
解决方案：排序和展现
排序，根据需求预测和结果的各类特征综合排序，统一到ctr预估机器学习模型上
展现，为点击服务，同时避免标题党（比如有个头条号账号发布文章，有时候系统会提示你标题用这个会更好）
衡量标准：ctr预估准确率，进一步拆分为各个策略的召回和准确率
资源支撑：（网页资源和自然语言资源）
a.网页资源：同样考虑优质内容的覆盖和实效性、针织以产品手段生产unique内容
b.自然语言：为网页分类、特征分析提供支持
总结：
产品目标：kill time 需求理解：基础特征（如设备型号）、历史行为（如杨幂相关的点击率90%）、实时特征（如...
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本文标题：【连载】4.1.2策略在内容推荐上的应用
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