文章實(shí)時(shí)采集(文章實(shí)時(shí)采集返回的四級跳。數據與視頻相似度歸一化)

　　文章實(shí)時(shí)采集返回的四級跳。數據與視頻相似度歸一化根據算法聚類(lèi)用戶(hù)畫(huà)像，聯(lián)合文章或推薦廣告找到需要觸達的精準人群。

　　沒(méi)有說(shuō)法。直接在聚類(lèi)中得到返回結果。

　　在通過(guò)文章分類(lèi)、物品分類(lèi)聚類(lèi)后做推薦。文章分類(lèi)有建庫、top5聚類(lèi)等，物品分類(lèi)還可以根據某些數據來(lái)聚類(lèi)，比如上下架，時(shí)間，文章數量等。

　　在推薦系統中直接獲取文章/物品信息并進(jìn)行聚類(lèi)聚是文章/物品聚類(lèi)是topic聚類(lèi)直接獲取推薦的結果是在推薦過(guò)程中由應用提供的。

　　聚類(lèi)聚是物品

　　聚類(lèi)算法通?；谖锲返膶傩曰蛘呶锲纷陨淼奶卣?，

　　可以聚類(lèi)，但是歸類(lèi)不一定必要，看你的目的是什么。大類(lèi)聚是離推薦系統更近一點(diǎn)，最終聚不聚得到就看你本身的keyitem了。另外如果聚類(lèi)算法不夠成熟或者數據不好，再優(yōu)質(zhì)的歸類(lèi)成果也很可能在推薦中失效。

　　新品的聚類(lèi)，根據目標用戶(hù)和內容相似度算法聚類(lèi)。

　　聚成什么樣的類(lèi)是個(gè)很重要的指標來(lái)衡量推薦成功與否，常見(jiàn)的有csi，kbs，mls等等，

　　聚類(lèi)這種問(wèn)題，直接從推薦系統得到返回結果就好了，目前的推薦算法里面，同類(lèi)里面會(huì )同一類(lèi)的同質(zhì)化，不同類(lèi)里面，

　　kblinking可以參考一下

　　四級跳也沒(méi)說(shuō)法?？梢圆捎胐eepneuralmodel去聚類(lèi)。更好的聚類(lèi)方法通常有聚類(lèi)相似度、聚類(lèi)特征等不同的方法。聚類(lèi)目標一般是用戶(hù)標簽，也可以用行為標簽，你還可以去看看各種協(xié)同過(guò)濾的方法。謝謝邀請。