富途牛牛內容建議算法

根據用戶在軟件內的行為（包括自選、搜尋、瀏覽、點擊、關注、評論、分享、收藏、不感興趣、加黑名單），個人設定，IP地址，設備信息（包括設備型號、設備環境），進行綜合統計、分析以提取您的偏好特征。基於內容過濾、召回、排序模型，對內容進行打分排序，向您建議可能感興趣的優質內容，改善您的內容體驗。

1.根據用戶在報價、內容瀏覽過程中產生的交互行為，以及對內容進行挖掘提取標簽，統計用戶感興趣的報價和內容標簽，構建用戶對報價、內容標簽的偏好權重。

2.通過用戶長期和短期關注個股、瀏覽個股、瀏覽內容，構建多樣化的召回策略，對內容構建索引，召回可能感興趣的內容。

3.對召回的內容，根據內容審核狀態、拉黑的作者、不感興趣的內容，結合用戶瀏覽曆史進行過濾，保留高質量和用戶感興趣的內容。

4.對召回的內容采用業界主流的線性和深度學習排序模型對內容進行打分排序，讓用戶最感興趣的內容獲得最高的得分，從而有更大概率建議給用戶。

5.對排序後的內容，疊加基於作者、話題、內容類型等多維度的打散策略，在保證內容多樣性的同時將最符合用戶興趣的內容建議給用戶。

6.我們會根據您在軟件使用過程中的交互行為，對用戶和內容特征以及模型進行離線或即時反饋，不斷調整優化建議結果。

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開啟【設定-私隱-個性化建議開關】時，在以下場景應用：

1. 1.資訊tab-要聞欄目
2. 2.社區tab-建議欄目
3. 3.發現tab- 資訊-要聞欄目
4. 4.發現tab-社區-建議欄目
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為幫助用戶更便捷、高效獲取有價值的信息，幫助我們更加理解用戶對內容的個性化需求，提升用戶的內容體驗。