Feeds Ranking
2016-05-04 14:57:04 1 举报Feeds Ranking是一种搜索引擎优化（SEO）策略，主要用于提高网站在搜索引擎结果页面（SERP）上的排名。这种策略主要依赖于对用户搜索习惯和兴趣的深入理解，以及对关键词、内容质量和外部链接等因素的有效管理。Feeds Ranking的目标是使网站的内容更容易被搜索引擎找到，从而吸引更多的流量。这通常涉及到对网站的内部和外部优化，包括改进网站结构、优化元标签、创建高质量的原创内容、获取高质量的反向链接等。通过这些努力，网站可以在搜索引擎的结果中获得更高的排名，从而增加其可见性和吸引力。
作者其他创作
大纲/内容
AB-test
输出排序
Feed质量评分完成
根据相似用户群体浏览记录投票
是
（规划中）三种个性化评分加权
用户拉取Feed中是否包含点赞PGC或沉淀PGC
（规划中）流量限制定制化，根据用户饥渴度定义
根据用户记录，过滤已读PGC与15天前PGC内容
账号评级是否是S
已读过滤
PGC对User得分=A*质量分+B*兴趣分（规划中，现阶段只计算质量分）
同一认证空间仅推荐一个PGC，计算PGC总分前n名
打分Top10%
内容评分完成
大热门（基准算法）
视频内容评分翻倍
同时进行两种场景得分计算
LR模型（规划中）
新内容保护，小于三小时且曝光小于2k，以账号评分+基准分数作为分数。旧内容打压，三天内容直接干掉？
（规划中）根据用户画像，计算对PGC兴趣分
Feed打分
Feed推出逻辑
个性化推荐
浮层
否
Score = 账号历史播放率
对未读UGC评分排序
相似度模型
推荐n个PGC内容，按顺序分别插入在UGC低分位置（N取决于流量限制：20%）
打分Top5%
Score = 播放率
UGC最低分小于推荐阈值
完整度：相似度=3：7
视频播放的完整度与视频呢相似度结合
输出浮层最终结果
拉取5W且发布时间7天
视频发布12小时以内
浮层打分完成
获取用户浏览记录以及画像作为特征，寻找相似特征用户群体
整理人：davidyzyuan
强转发策略：Score=（赞+200*转发+评论）/（曝光+1）
相似度+完整度
否 无需保护
是否在保护池&在保护期&历史曝光不在top20
根据相似度排序
不推荐PGC
返回推荐结果
新手保护
视频发布6小时以内
对已计算过相似度视频选TOP50，增量计算新视频相似度
普通策略：Score=（赞+转发+评论）/（曝光+1）
根据视频文案、标签、所属类别计算加权相似度
认证空间主发布内容
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